論文の概要: A Mutually Exciting Latent Space Hawkes Process Model for Continuous-time Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09263v1
• Date: Thu, 19 May 2022 00:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:15:54.452052
• Title: A Mutually Exciting Latent Space Hawkes Process Model for Continuous-time Networks
• Title（参考訳）: 連続時間ネットワークのための相互励磁型ラテント・スペースホークスプロセスモデル
• Authors: Zhipeng Huang, Hadeel Soliman, Subhadeep Paul, Kevin S. Xu
• Abstract要約: 本稿では,ノードの潜在空間表現を用いた関係事象の連続時間ネットワークのための新しい生成モデルを提案する。 提案したLSHモデルは,相互性や推移性を含む実時間ネットワークで観測される多くの特徴を再現可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.883893461313154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Networks and temporal point processes serve as fundamental building blocks for modeling complex dynamic relational data in various domains. We propose the latent space Hawkes (LSH) model, a novel generative model for continuous-time networks of relational events, using a latent space representation for nodes. We model relational events between nodes using mutually exciting Hawkes processes with baseline intensities dependent upon the distances between the nodes in the latent space and sender and receiver specific effects. We propose an alternating minimization algorithm to jointly estimate the latent positions of the nodes and other model parameters. We demonstrate that our proposed LSH model can replicate many features observed in real temporal networks including reciprocity and transitivity, while also achieves superior prediction accuracy and provides more interpretability compared to existing models.
• Abstract（参考訳）: ネットワークとテンポラリポイントプロセスは、様々なドメインにおける複雑な動的関係データをモデリングするための基本的な構成要素として機能する。 本稿では,ノードの潜在空間表現を用いて,関係イベントの連続時間ネットワークのための新しい生成モデルであるlsh(latent space hawkes)モデルを提案する。 我々は,各ノード間の関係イベントを,潜時空間のノードと送信側と受信側との距離に依存するベースライン強度を持つ相互刺激的ホークスプロセスを用いてモデル化する。 本稿では,ノードの潜在位置と他のモデルパラメータを同時推定する交互最小化アルゴリズムを提案する。 提案するlshモデルは,相互性や推移性といった実時間ネットワークで観測される多くの特徴を再現できると同時に,予測精度が優れ,既存のモデルよりも解釈性が向上することを示す。

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