論文の概要: Dynamic Relation Discovery and Utilization in Multi-Entity Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10586v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 11:37:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 15:01:57.236022
• Title: Dynamic Relation Discovery and Utilization in Multi-Entity Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: マルチエンティティ時系列予測における動的関係発見と利用
• Authors: Lin Huang, Lijun Wu, Jia Zhang, Jiang Bian, Tie-Yan Liu
• Abstract要約: 多くの現実世界のシナリオでは、実体の間に決定的かつ暗黙的な関係が存在する可能性がある。 本稿では,自動グラフ学習(A2GNN)を用いたマルチグラフニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.32415130188046
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting plays a key role in a variety of domains. In a lot of real-world scenarios, there exist multiple forecasting entities (e.g. power station in the solar system, stations in the traffic system). A straightforward forecasting solution is to mine the temporal dependency for each individual entity through 1d-CNN, RNN, transformer, etc. This approach overlooks the relations between these entities and, in consequence, loses the opportunity to improve performance using spatial-temporal relation. However, in many real-world scenarios, beside explicit relation, there could exist crucial yet implicit relation between entities. How to discover the useful implicit relation between entities and effectively utilize the relations for each entity under various circumstances is crucial. In order to mine the implicit relation between entities as much as possible and dynamically utilize the relation to improve the forecasting performance, we propose an attentional multi-graph neural network with automatic graph learning (A2GNN) in this work. Particularly, a Gumbel-softmax based auto graph learner is designed to automatically capture the implicit relation among forecasting entities. We further propose an attentional relation learner that enables every entity to dynamically pay attention to its preferred relations. Extensive experiments are conducted on five real-world datasets from three different domains. The results demonstrate the effectiveness of A2GNN beyond several state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は様々な領域において重要な役割を果たす。 多くの現実のシナリオでは、複数の予測エンティティ(例えば、太陽系の発電所、交通システムのステーション)が存在する。 直接的な予測ソリューションは、1d-CNN、RNN、トランスフォーマーなどを通じて各エンティティの時間依存性をマイニングすることである。 このアプローチは,これらの実体間の関係を見落とし,空間的時間的関係を用いた性能向上の機会を失う。 しかし、多くの現実世界のシナリオでは、明示的な関係の他に、実体間の決定的かつ暗黙的な関係が存在する可能性がある。 実体間の有用な暗黙の関係を発見し、様々な状況下で各実体の関係を効果的に活用する方法が重要である。 本稿では,エンティティ間の暗黙的な関係を可能な限り掘り起こし,その関係を動的に活用して予測性能を向上させるために,自動グラフ学習(a2gnn)を用いた注目型多グラフニューラルネットワークを提案する。 特に、gumbel-softmaxベースのauto graph learnerは、予測エンティティ間の暗黙的な関係を自動的に捉えるように設計されている。 さらに,各エンティティが好む関係に動的に注意を払うことのできる注意関係学習者を提案する。 3つの異なるドメインの5つの実世界のデータセットで広範な実験が行われている。 その結果,a2gnnは最先端手法以上の効果を示した。

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