論文の概要: Tensor Kernel Recovery for Spatio-Temporal Hawkes Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12151v2
• Date: Sun, 14 Feb 2021 12:46:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 12:36:42.404330
• Title: Tensor Kernel Recovery for Spatio-Temporal Hawkes Processes
• Title（参考訳）: 時空間ホークスプロセスのテンソルカーネル回復
• Authors: Heejune Sheen, Xiaonan Zhu, Yao Xie
• Abstract要約: 我々は、テンソルカーネルの低ランク構造を仮定し、変換された核ノルム(TNN)を用いた凸最適化問題として推定問題をキャストする。 数値シミュレーションによる推定の効率性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.5214073142658515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We estimate the general influence functions for spatio-temporal Hawkes processes using a tensor recovery approach by formulating the location dependent influence function that captures the influence of historical events as a tensor kernel. We assume a low-rank structure for the tensor kernel and cast the estimation problem as a convex optimization problem using the Fourier transformed nuclear norm (TNN). We provide theoretical performance guarantees for our approach and present an algorithm to solve the optimization problem. Moreover, we demonstrate the efficiency of our estimation with numerical simulations.
• Abstract（参考訳）: テンソルカーネルとしての歴史的事象の影響を捉えた位置依存的影響関数を定式化したテンソルリカバリ手法を用いて時空間ホークス過程の一般的な影響関数を推定する。 本稿では、テンソルカーネルの低ランク構造を仮定し、フーリエ変換核ノルム(TNN)を用いた凸最適化問題として推定問題をキャストする。 本稿では,提案手法の理論的性能保証と最適化問題の解法を提案する。 さらに,数値シミュレーションによる推定の効率性を示す。

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