論文の概要: Hawkes Processes Modeling, Inference and Control: An Overview
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13073v2
- Date: Fri, 1 Jan 2021 18:34:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 12:07:54.257118
- Title: Hawkes Processes Modeling, Inference and Control: An Overview
- Title(参考訳): hawkesプロセスモデリング、推論、制御:概要
- Authors: Rafael Lima
- Abstract要約: ホークス・プロセス(英: Hawkes Process)は、時間イベント間の自己説明をモデル化するポイント・プロセスの一種である。
金融や地震、犯罪率、ソーシャルネットワークのアクティビティ分析など、無数の応用で使われている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hawkes Processes are a type of point process which models self-excitement
among time events. It has been used in a myriad of applications, ranging from
finance and earthquakes to crime rates and social network activity
analysis.Recently, a surge of different tools and algorithms have showed their
way up to top-tier Machine Learning conferences. This work aims to give a broad
view of the recent advances on the Hawkes Processes modeling and inference to a
newcomer to the field.
- Abstract(参考訳): hawkesプロセスは、時間イベント間の自己引用をモデル化するポイントプロセスの一種である。
金融や地震、犯罪率、ソーシャルネットワークのアクティビティ分析など、数多くのアプリケーションで使用されているが、最近ではさまざまなツールやアルゴリズムが、トップレベルの機械学習カンファレンスへの道のりを見せている。
この研究は、ホークス・プロセスのモデリングと新参者への推論における最近の進歩を広く見ることを目的としている。
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