論文の概要: Linking Across Data Granularity: Fitting Multivariate Hawkes Processes to Partially Interval-Censored Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02062v3
• Date: Thu, 5 Oct 2023 04:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 23:46:42.854311
• 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: 特定の応用において、ある次元における個々の事象のタイムスタンプは観測不可能である。 本稿では,パラメータ等価性をMPPと共有する新しい点過程であるPMBP(Partial Mean Behavior Poisson)プロセスを紹介する。 合成および実世界のデータセットを用いたPMBPプロセスの能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.31692043677966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The multivariate Hawkes process (MHP) is widely used for analyzing data streams that interact with each other, where events generate new events within their own dimension (via self-excitation) or across different dimensions (via cross-excitation). However, in certain applications, the timestamps of individual events in some dimensions are unobservable, and only event counts within intervals are known, referred to as partially interval-censored data. The MHP is unsuitable for handling such data since its estimation requires event timestamps. In this study, we introduce the Partial Mean Behavior Poisson (PMBP) process, a novel point process which shares parameter equivalence with the MHP and can effectively model both timestamped and interval-censored data. We demonstrate the capabilities of the PMBP process using synthetic and real-world datasets. Firstly, we illustrate that the PMBP process can approximate MHP parameters and recover the spectral radius using synthetic event histories. Next, we assess the performance of the PMBP process in predicting YouTube popularity and find that it surpasses state-of-the-art methods. Lastly, we leverage the PMBP process to gain qualitative insights from a dataset comprising daily COVID-19 case counts from multiple countries and COVID-19-related news articles. By clustering the PMBP-modeled countries, we unveil hidden interaction patterns between occurrences of COVID-19 cases and news reporting.
• Abstract（参考訳）: 多変量ホークスプロセス (multivariate hawkes process, mhp) は、互いに相互作用するデータストリームの分析に広く用いられ、そこではイベントが自身の次元内で(自励を通じて)新しいイベントを生成する。 しかし、特定の応用において、ある次元における個々の事象のタイムスタンプは観測不能であり、区間内の事象カウントのみが知られている。 MHPは、その推定にはイベントタイムスタンプを必要とするため、そのようなデータを扱うには適していない。 本研究では,mhpとパラメータ等価性を共有し,タイムスタンプデータと区間検閲データの両方を効果的にモデル化できる新しい点法である部分平均行動ポアソン法(pmbp法)を提案する。 合成および実世界のデータセットを用いたPMBPプロセスの能力を実証する。 まず,PMBPプロセスがMHPパラメータを近似し,合成事象履歴を用いてスペクトル半径を復元できることを示す。 次に、PMBPプロセスがYouTubeの人気を予測し、最先端の手法を超越していることを示す。 最後に、PMBPプロセスを利用して、複数の国から毎日の新型コロナウイルス感染者数と、その関連ニュース記事からなるデータセットから質的な洞察を得る。 PMBPをモデルとした国をクラスタ化することで、COVID-19の発生とニュースレポートとの間に隠れた相互作用パターンを明らかにする。

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