論文の概要: GSA-Forecaster: Forecasting Graph-Based Time-Dependent Data with Graph Sequence Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.05914v1
• Date: Tue, 13 Apr 2021 03:19:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-14 13:42:56.249796
• Title: GSA-Forecaster: Forecasting Graph-Based Time-Dependent Data with Graph Sequence Attention
• Title（参考訳）: GSA-Forecaster:グラフシーケンスアテンションによるグラフベースの時間依存データの予測
• Authors: Yang Li, Di Wang, and Jos\'e M. F. Moura
• Abstract要約: GSA-Forecasterはグラフベースの時間依存データを予測するための新しいディープラーニングモデルである。 gsa-forecasterはデータのグラフ構造をそのアーキテクチャに組み込み、空間依存に対処する。 我々は、6.7%のRMSEと5.8%のMAPE削減を有する最先端モデルに対する有効性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.388129868612863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting graph-based time-dependent data has many practical applications. This task is challenging as models need not only to capture spatial dependency and temporal dependency within the data, but also to leverage useful auxiliary information for accurate predictions. In this paper, we analyze limitations of state-of-the-art models on dealing with temporal dependency. To address this limitation, we propose GSA-Forecaster, a new deep learning model for forecasting graph-based time-dependent data. GSA-Forecaster leverages graph sequence attention (GSA), a new attention mechanism proposed in this paper, for effectively capturing temporal dependency. GSA-Forecaster embeds the graph structure of the data into its architecture to address spatial dependency. GSA-Forecaster also accounts for auxiliary information to further improve predictions. We evaluate GSA-Forecaster with large-scale real-world graph-based time-dependent data and demonstrate its effectiveness over state-of-the-art models with 6.7% RMSE and 5.8% MAPE reduction.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの時間依存データの予測には、多くの実用的な応用がある。 モデルがデータ内の空間的依存性や時間的依存性を捉えるだけでなく、正確な予測に有用な補助情報を活用する必要があるため、このタスクは困難である。 本稿では,時間依存を扱う場合の最先端モデルの限界を分析する。 この制限に対処するために、グラフベースの時間依存データを予測するための新しいディープラーニングモデルであるGSA-Forecasterを提案する。 gsa-forecasterは,時間依存を効果的に捉えるために,新たな注意機構であるグラフシーケンスアテンション(gsa)を利用する。 gsa-forecasterはデータのグラフ構造をそのアーキテクチャに組み込み、空間依存に対処する。 GSA-Forecasterは、予測をさらに改善するために補助情報も記述している。 我々はGSA-Forecasterを大規模実世界のグラフベースの時間依存データで評価し,6.7%のRMSEと5.8%のMAPE削減による最先端モデルに対する効果を示した。

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