論文の概要: Semi-supervised Learning for Marked Temporal Point Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07729v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 06:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:48:19.087115
• Title: Semi-supervised Learning for Marked Temporal Point Processes
• Title（参考訳）: マーク付き時間点過程の半教師付き学習
• Authors: Shivshankar Reddy, Anand Vir Singh Chauhan, Maneet Singh, and Karamjit Singh
• Abstract要約: 本研究では,マーク付き時間点プロセス(SSL-MTPP)のための半教師付き学習アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムはラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて,ロバストなマーカー予測モデルを学習する。 提案アルゴリズムの有効性は,Retweetデータセット上で複数のプロトコルを用いて実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.666240799116112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Temporal Point Processes (TPPs) are often used to represent the sequence of events ordered as per the time of occurrence. Owing to their flexible nature, TPPs have been used to model different scenarios and have shown applicability in various real-world applications. While TPPs focus on modeling the event occurrence, Marked Temporal Point Process (MTPP) focuses on modeling the category/class of the event as well (termed as the marker). Research in MTPP has garnered substantial attention over the past few years, with an extensive focus on supervised algorithms. Despite the research focus, limited attention has been given to the challenging problem of developing solutions in semi-supervised settings, where algorithms have access to a mix of labeled and unlabeled data. This research proposes a novel algorithm for Semi-supervised Learning for Marked Temporal Point Processes (SSL-MTPP) applicable in such scenarios. The proposed SSL-MTPP algorithm utilizes a combination of labeled and unlabeled data for learning a robust marker prediction model. The proposed algorithm utilizes an RNN-based Encoder-Decoder module for learning effective representations of the time sequence. The efficacy of the proposed algorithm has been demonstrated via multiple protocols on the Retweet dataset, where the proposed SSL-MTPP demonstrates improved performance in comparison to the traditional supervised learning approach.
• Abstract（参考訳）: 時間的ポイントプロセス(TPP)は、しばしば発生時刻に応じて順序付けられたイベントのシーケンスを表すために使用される。 柔軟な性質のため、TPPは様々なシナリオをモデル化するのに使われ、様々な現実世界のアプリケーションに適用性を示している。 TPPはイベント発生のモデル化に重点を置いているが、MTPP(Marked Temporal Point Process)はイベントのカテゴリやクラス(マーカーとして定義される)のモデリングにも重点を置いている。 MTPPの研究はここ数年で大きな注目を集めており、教師付きアルゴリズムに重点を置いている。 研究の焦点にもかかわらず、アルゴリズムがラベル付きデータとラベルなしデータの混合にアクセスする半教師付き設定でソリューションを開発するという難しい問題に対して、限られた注意が向けられている。 本研究では,マーク付き時間点プロセス(SSL-MTPP)のための半教師付き学習アルゴリズムを提案する。 SSL-MTPPアルゴリズムはラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせてロバストなマーカー予測モデルを学習する。 提案アルゴリズムは、RNNベースのEncoder-Decoderモジュールを用いて、時間列の効率的な表現を学習する。 提案アルゴリズムの有効性はRetweetデータセット上の複数のプロトコルを用いて実証されており、SSL-MTPPでは従来の教師付き学習手法と比較して性能が向上している。

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