論文の概要: Long Horizon Forecasting With Temporal Point Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02815v2
• Date: Sun, 7 Mar 2021 16:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 05:05:46.489631
• Title: Long Horizon Forecasting With Temporal Point Processes
• Title（参考訳）: 時間的点過程を用いた長地平線予測
• Authors: Prathamesh Deshpande, Kamlesh Marathe, Abir De, Sunita Sarawagi
• Abstract要約: MTPP(Marked temporal point process)は、非同期イベントを特徴付ける強力なモデリング機構として登場した。 本稿では,長期の地平線予測に特に適したデュアルTPPを開発する。 実際のデータセットの多様なセットによる実験は、DualTPPが既存のMTPP手法を長地平線予測で大幅に上回っていることを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.896152113905856
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In recent years, marked temporal point processes (MTPPs) have emerged as a powerful modeling machinery to characterize asynchronous events in a wide variety of applications. MTPPs have demonstrated significant potential in predicting event-timings, especially for events arriving in near future. However, due to current design choices, MTPPs often show poor predictive performance at forecasting event arrivals in distant future. To ameliorate this limitation, in this paper, we design DualTPP which is specifically well-suited to long horizon event forecasting. DualTPP has two components. The first component is an intensity free MTPP model, which captures microscopic or granular level signals of the event dynamics by modeling the time of future events. The second component takes a different dual perspective of modeling aggregated counts of events in a given time-window, thus encapsulating macroscopic event dynamics. Then we develop a novel inference framework jointly over the two models % for efficiently forecasting long horizon events by solving a sequence of constrained quadratic optimization problems. Experiments with a diverse set of real datasets show that DualTPP outperforms existing MTPP methods on long horizon forecasting by substantial margins, achieving almost an order of magnitude reduction in Wasserstein distance between actual events and forecasts.
• Abstract（参考訳）: 近年,多種多様なアプリケーションにおいて,非同期イベントを特徴付ける強力なモデリング機構として,MTPP( marked temporal point process)が出現している。 mtppsは、イベントの予測、特に近い将来のイベントの予測において大きな可能性を実証している。 しかし、現在の設計選択のため、MTPPは遠い未来のイベントの到着を予測する際の予測性能が低いことがしばしばある。 本報告では,この制限を緩和するために,特に長い地平線イベント予測に適したDualTPPを設計する。 DualTPPには2つのコンポーネントがある。 第1のコンポーネントは強度のないMTPPモデルであり、将来のイベントの時刻をモデル化することで、イベントダイナミクスの微視的または粒度の信号をキャプチャする。 第2のコンポーネントは、与えられた時間ウィンドウ内のイベントの集約数をモデル化する異なる双対的な視点を取り、マクロなイベントダイナミクスをカプセル化する。 そこで我々は,制約付き二次最適化問題の列を解いて,長方形事象を効率的に予測するための2つのモデル % 上で協調して新しい推論フレームワークを開発した。 様々な実際のデータセットを用いた実験により、DualTPPは、長い地平線予測において既存のMTPP法よりも優れた性能を示し、実際の事象と予測の間のワッサーシュタイン距離の約1桁の縮小を実現している。

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