論文の概要: MULTIPAR: Supervised Irregular Tensor Factorization with Multi-task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00993v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 17:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 14:24:25.179067
• Title: MULTIPAR: Supervised Irregular Tensor Factorization with Multi-task Learning
• Title（参考訳）: MultiPAR:マルチタスク学習による不規則なテンソル因子化
• Authors: Yifei Ren, Jian Lou, Li Xiong, Joyce C Ho, Xiaoqian Jiang, Sivasubramanium Bhavan
• Abstract要約: PARAFAC2は有意義な医療概念(フェノタイプ)の抽出に成功している マルチタスク学習を用いた教師付き不規則なテンソル分解法である MultiPAR を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.67636717572317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tensor factorization has received increasing interest due to its intrinsic ability to capture latent factors in multi-dimensional data with many applications such as recommender systems and Electronic Health Records (EHR) mining. PARAFAC2 and its variants have been proposed to address irregular tensors where one of the tensor modes is not aligned, e.g., different users in recommender systems or patients in EHRs may have different length of records. PARAFAC2 has been successfully applied on EHRs for extracting meaningful medical concepts (phenotypes). Despite recent advancements, current models' predictability and interpretability are not satisfactory, which limits its utility for downstream analysis. In this paper, we propose MULTIPAR: a supervised irregular tensor factorization with multi-task learning. MULTIPAR is flexible to incorporate both static (e.g. in-hospital mortality prediction) and continuous or dynamic (e.g. the need for ventilation) tasks. By supervising the tensor factorization with downstream prediction tasks and leveraging information from multiple related predictive tasks, MULTIPAR can yield not only more meaningful phenotypes but also better predictive performance for downstream tasks. We conduct extensive experiments on two real-world temporal EHR datasets to demonstrate that MULTIPAR is scalable and achieves better tensor fit with more meaningful subgroups and stronger predictive performance compared to existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: テンソル因子化は、レコメンダシステムや電子健康記録(EHR)マイニングなど多くの応用で多次元データ中の潜伏因子を捕捉する本質的な能力によって、関心が高まっている。 PARAFAC2とその変種は、テンソルモードの1つが整列していない不規則なテンソルに対処するために提案されている。 PARAFAC2は、有意義な医療概念(フェノタイプ)を抽出するために、EHRにうまく適用されている。 最近の進歩にもかかわらず、現在のモデルの予測可能性と解釈性は満足できないため、下流解析に有用性が制限されている。 本稿では,マルチタスク学習を用いた教師付き不規則テンソル分解法であるmultiparを提案する。 MultiPARは静的(院内死亡予測など)と連続的または動的(換気の必要性など)の両方を組み込むことが柔軟である。 下流予測タスクでテンソル分解を監督し、関連する複数の予測タスクの情報を活用することで、マルチパーはより意味のある表現型だけでなく下流タスクの予測性能も向上できる。 我々は、2つの実世界の時空間EHRデータセットに対して広範な実験を行い、MultiPARは拡張性があり、より有意義なサブグループに適合し、既存の最先端手法と比較してより強力な予測性能が得られることを示した。

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