論文の概要: Linking Across Data Granularity: Fitting Multivariate Hawkes Processes
to Partially Interval-Censored Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02062v1
- Date: Wed, 3 Nov 2021 08:25:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-04 14:17:46.120296
- Title: Linking Across Data Granularity: Fitting Multivariate Hawkes Processes
to Partially Interval-Censored Data
- Title（参考訳）: データの粒度をまたぐリンク:多変量ホークプロセスと部分的間隔補正データ
- Authors: Pio Calderon, Alexander Soen, Marian-Andrei Rizoiu
- Abstract要約: 部分平均行動ポアソン(PMBP)プロセスは、多変量ホークスプロセスと間隔式データに適合するために利用することができる。
我々は,HawkesプロセスとMBPプロセスがPMBPプロセスの特別な場合であることを示す。
本研究では,PMBPプロセスの適用性について,人工および実世界のデータセットを用いた実証実験により検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.28782604099877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This work introduces a novel multivariate temporal point process, the Partial
Mean Behavior Poisson (PMBP) process, which can be leveraged to fit the
multivariate Hawkes process to partially interval-censored data consisting of a
mix of event timestamps on a subset of dimensions and interval-censored event
counts on the complementary dimensions. First, we define the PMBP process via
its conditional intensity and derive the regularity conditions for
subcriticality. We show that both the Hawkes process and the MBP process
(Rizoiu et al. (2021)) are special cases of the PMBP process. Second, we
provide numerical schemes that enable calculating the conditional intensity and
sampling event histories of the PMBP process. Third, we demonstrate the
applicability of the PMBP process by empirical testing using synthetic and
real-world datasets: We test the capability of the PMBP process to recover
multivariate Hawkes parameters given sample event histories of the Hawkes
process. Next, we evaluate the PMBP process on the Youtube popularity
prediction task and show that it outperforms the current state-of-the-art
Hawkes Intensity process (Rizoiu et al. (2017b)). Lastly, on a curated dataset
of COVID19 daily case counts and COVID19-related news articles for a sample of
countries, we show that clustering on the PMBP-fitted parameters enables a
categorization of countries with respect to the country-level interaction of
cases and news reporting.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,多変量ホークス過程を,次元のサブセット上のイベントタイムスタンプの混合と相補的次元の区間補正イベントカウントからなる部分的区間検閲データに適合させるために利用できる,新しい多変量時間点過程である部分平均行動ポアソン(pmbp)プロセスを導入する。
まず, PMBP過程を条件強度で定義し, サブクリティカル性の規則性条件を導出する。
我々は,Hawkes法とMBP法の両方(Rizoiu et al. (2021))がPMBP法の特別な場合であることを示す。
第2に,pmbpプロセスの条件強度とサンプリングイベント履歴の計算を可能にする数値スキームを提案する。
第3に,合成および実世界のデータセットを用いて実証実験を行い,PMBPプロセスの適用性を実証する: ホークスプロセスのサンプルイベント履歴から,多変量ホークスパラメータを復元するPMBPプロセスの有効性を検証する。
次に、Youtubeの人気予測タスクにおけるPMBPプロセスの評価を行い、現在最先端のホークス強度プロセス(Rizoiu et al. (2017b))より優れていることを示す。
最後に、各国の事例数とCOVID19関連ニュース記事のキュレートしたデータセットを用いて、PMBPに適合したパラメータのクラスタリングにより、ケースとニュースレポートの国レベルの相互作用に関して、各国の分類が可能となることを示す。
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