論文の概要: Scalable and Interpretable Marked Point Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14574v1
- Date: Sun, 30 May 2021 15:37:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-02 10:37:35.374555
- Title: Scalable and Interpretable Marked Point Processes
- Title（参考訳）: スケーラブルで解釈可能なマークポイントプロセス
- Authors: Aristeidis Panos, Ioannis Kosmidis, Petros Dellaportas
- Abstract要約: スケーラビリティと解釈可能性の両方を享受するマークポイントプロセスのための新しい推論フレームワークを導入します。
このフレームワークは変分推論に基づいており、マークされたポイントプロセスの柔軟なファミリーの推論を高速化することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.070542698701158
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a novel inferential framework for marked point processes that
enjoys both scalability and interpretability. The framework is based on
variational inference and it aims to speed up inference for a flexible family
of marked point processes where the joint distribution of times and marks can
be specified in terms of the conditional distribution of times given the
process filtration, and of the conditional distribution of marks given the
process filtration and the current time. We assess the predictive ability of
our proposed method over four real-world datasets where results show its
competitive performance against other baselines. The attractiveness of our
framework for the modelling of marked point processes is illustrated through a
case study of association football data where scalability and interpretability
are exploited for extracting useful informative patterns.
- Abstract（参考訳）: スケーラビリティと解釈可能性の両方を享受するマークポイントプロセスのための新しい推論フレームワークを導入する。
このフレームワークは変分推論に基づいており、プロセス濾過によって与えられた時間の条件分布と、プロセス濾過と現在の時間によるマークの条件分布という観点から、時間とマークの結合分布を指定できるマークポイントプロセスの柔軟なファミリーの推論をスピードアップすることを目的としている。
提案手法の予測能力を実世界の4つのデータセットで評価し,他のベースラインと競合する性能を示す。
マークポイント・プロセスのモデリングのためのフレームワークの魅力は,拡張性や解釈性を利用して有用な情報パターンを抽出する関連サッカーデータのケーススタディによって説明される。
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