論文の概要: Network of Tensor Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07736v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 18:34:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 14:33:20.402638
• Title: Network of Tensor Time Series
• Title（参考訳）: テンソル時系列のネットワーク
• Authors: Baoyu Jing, Hanghang Tong, Yada Zhu
• Abstract要約: 共同進化する時系列は、環境監視、財務分析、スマート輸送などの多数のアプリケーションに現れます。 本稿では、時間系列の明示的な関係ネットワークを組み込む方法(C1)、時間ダイナミクスの暗黙的な関係をモデル化する方法(C2)など、以下の課題に取り組む。 本稿では,TGCN(Graph Convolutional Network)とTRNN(Recurrent Neural Network)の2つのモジュールから構成される,Network of Time Seriesと呼ばれる新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.49956819995686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Co-evolving time series appears in a multitude of applications such as environmental monitoring, financial analysis, and smart transportation. This paper aims to address the following challenges, including (C1) how to incorporate explicit relationship networks of the time series; (C2) how to model the implicit relationship of the temporal dynamics. We propose a novel model called Network of Tensor Time Series, which is comprised of two modules, including Tensor Graph Convolutional Network (TGCN) and Tensor Recurrent Neural Network (TRNN). TGCN tackles the first challenge by generalizing Graph Convolutional Network (GCN) for flat graphs to tensor graphs, which captures the synergy between multiple graphs associated with the tensors. TRNN leverages tensor decomposition to model the implicit relationships among co-evolving time series. The experimental results on five real-world datasets demonstrate the efficacy of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 共同進化する時系列は、環境監視、財務分析、スマート輸送などの多数のアプリケーションに現れます。 本稿では、時間系列の明示的な関係ネットワークを組み込む方法(C1)、時間ダイナミクスの暗黙的な関係をモデル化する方法(C2)など、以下の課題に取り組む。 TGCN(Tensor Graph Convolutional Network)とTRNN(Tensor Recurrent Neural Network)の2つのモジュールから構成される「Network of Tensor Time Series」という新しいモデルを提案する。 TGCNは、フラットグラフのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)をテンソルグラフに一般化することで、テンソルに関連する複数のグラフ間の相乗効果をキャプチャすることで、最初の課題に取り組みます。 TRNNはテンソル分解を利用して共進化する時系列間の暗黙の関係をモデル化する。 5つの実世界のデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。

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