論文の概要: Dynamic Hawkes Processes for Discovering Time-evolving Communities'
States behind Diffusion Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11152v1
- Date: Mon, 24 May 2021 08:35:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 14:52:50.031910
- Title: Dynamic Hawkes Processes for Discovering Time-evolving Communities'
States behind Diffusion Processes
- Title（参考訳）: 拡散過程の背後にある時間進化するコミュニティ状態を発見するための動的ホークスプロセス
- Authors: Maya Okawa, Tomoharu Iwata, Yusuke Tanaka, Hiroyuki Toda, Takeshi
Kurashima, Hisashi Kashima
- Abstract要約: 拡散プロセスの背後にあるコミュニティ状態の基盤となるダイナミクスを捉えることができる新しいホークスプロセスモデルを提案する。
提案手法はDHPと呼ばれ、時間発展するコミュニティの状態の複雑な表現を学習するための柔軟な方法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.22860407362061
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sequences of events including infectious disease outbreaks, social network
activities, and crimes are ubiquitous and the data on such events carry
essential information about the underlying diffusion processes between
communities (e.g., regions, online user groups). Modeling diffusion processes
and predicting future events are crucial in many applications including
epidemic control, viral marketing, and predictive policing. Hawkes processes
offer a central tool for modeling the diffusion processes, in which the
influence from the past events is described by the triggering kernel. However,
the triggering kernel parameters, which govern how each community is influenced
by the past events, are assumed to be static over time. In the real world, the
diffusion processes depend not only on the influences from the past, but also
the current (time-evolving) states of the communities, e.g., people's awareness
of the disease and people's current interests. In this paper, we propose a
novel Hawkes process model that is able to capture the underlying dynamics of
community states behind the diffusion processes and predict the occurrences of
events based on the dynamics. Specifically, we model the latent dynamic
function that encodes these hidden dynamics by a mixture of neural networks.
Then we design the triggering kernel using the latent dynamic function and its
integral. The proposed method, termed DHP (Dynamic Hawkes Processes), offers a
flexible way to learn complex representations of the time-evolving communities'
states, while at the same time it allows to computing the exact likelihood,
which makes parameter learning tractable. Extensive experiments on four
real-world event datasets show that DHP outperforms five widely adopted methods
for event prediction.
- Abstract（参考訳）: 感染症の発生、社会ネットワーク活動、犯罪などのイベントのシーケンスはユビキタスであり、そのようなイベントに関するデータは、コミュニティ(例えば地域、オンラインユーザグループ)間の基盤となる拡散過程に関する重要な情報を提供する。
拡散過程のモデル化と将来の事象の予測は、流行制御、ウイルスマーケティング、予測ポリシングなど多くのアプリケーションにおいて不可欠である。
ホークスプロセスは拡散過程をモデル化するための中心的なツールを提供する。
しかし、それぞれのコミュニティが過去のイベントの影響を受けやすいように制御するトリガーカーネルパラメータは、時間とともに静的であると仮定される。
現実の世界では、拡散過程は過去の影響だけでなく、人々の病気に対する認識や人々の現在の関心など、地域社会の現在の(時を経る)状態にも依存する。
本稿では,拡散過程の背後にあるコミュニティ状態の基盤となるダイナミクスを捉え,そのダイナミクスに基づいて事象の発生を予測できる,新しいホークス過程モデルを提案する。
具体的には、ニューラルネットワークの混合によってこれらの隠れたダイナミクスを符号化する潜在動的関数をモデル化する。
次に、潜在動的関数とその積分を用いてトリガーカーネルを設計する。
提案手法はDHP(Dynamic Hawkes Processes)と呼ばれ、時間進化するコミュニティの状態の複雑な表現を学習するための柔軟な方法を提供する。
4つの実世界のイベントデータセットに対する大規模な実験により、DHPは5つの広く採用されているイベント予測方法より優れていることが示された。
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