論文の概要: Neural Temporal Point Processes for Forecasting Directional Relations in Evolving Hypergraphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12210v3
• Date: Wed, 18 Dec 2024 14:36:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:46:51.753356
• Title: Neural Temporal Point Processes for Forecasting Directional Relations in Evolving Hypergraphs
• Title（参考訳）: 進化ハイパーグラフにおける方向関係予測のためのニューラルテンポラルポイントプロセス
• Authors: Tony Gracious, Arman Gupta, Ambedkar Dukkipati,
• Abstract要約: 汎用環境での方向性関係の予測問題に対する包括的解を提供する。 可能なハイパーエッジの数は、イベント時間毎のノード数で指数関数的である。 予測過程を複数の段階に分割する逐次生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.803714426078642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting relations between entities is paramount in the current era of data and AI. However, it is often overlooked that real-world relationships are inherently directional, involve more than two entities, and can change with time. In this paper, we provide a comprehensive solution to the problem of forecasting directional relations in a general setting, where relations are higher-order, i.e., directed hyperedges in a hypergraph. This problem has not been previously explored in the existing literature. The primary challenge in solving this problem is that the number of possible hyperedges is exponential in the number of nodes at each event time. To overcome this, we propose a sequential generative approach that segments the forecasting process into multiple stages, each contingent upon the preceding stages, thereby reducing the search space involved in predictions of hyperedges. The first stage involves a temporal point process-based node event forecasting module that identifies the subset of nodes involved in an event. The second stage is a candidate generation module that predicts hyperedge sizes and adjacency vectors for nodes observing events. The final stage is a directed hyperedge predictor that identifies the truth by searching over the set of candidate hyperedges. To validate the effectiveness of our model, we compiled five datasets and conducted an extensive empirical study to assess each downstream task. Our proposed method achieves a performance gain of 32\% and 41\% compared to the state-of-the-art pairwise and hyperedge event forecasting models, respectively, for the event type prediction.
• Abstract（参考訳）: エンティティ間の関係を予測することは、現在のデータとAIの時代において最重要である。 しかし、現実世界の関係は本質的に指向性があり、2つ以上の実体が関係しており、時間とともに変化しうるとしばしば見過ごされる。 本稿では,高次関係,すなわちハイパーグラフ内の有向ハイパーエッジが高次関係である一般設定における方向関係の予測問題に対する包括的解を提供する。 この問題は、既存の文献では研究されていない。 この問題を解決する上での最大の課題は、可能となるハイパーエッジの数が各イベント時間におけるノード数で指数関数的であることである。 そこで本研究では,予測過程を複数の段階に分割し,各段階が先行する逐次生成手法を提案する。 最初のステージは、イベントに関わるノードのサブセットを特定する、時間ポイントプロセスベースのノードイベント予測モジュールである。 第2段階は、イベントを観測するノードのハイパーエッジサイズと隣接ベクトルを予測する候補生成モジュールである。 最終段階は指示されたハイパーエッジ予測器で、候補となるハイパーエッジの集合を探索することで真実を識別する。 モデルの有効性を検証するため,5つのデータセットをまとめた。 提案手法は, イベント型予測において, 最先端のイベント予測モデルとハイパーエッジのイベント予測モデルと比較して, 32 %, 41 %の性能向上を達成している。

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