Fugu-MT 論文翻訳(概要): Structural Hawkes Processes for Learning Causal Structure from Discrete-Time Event Sequences

論文の概要: Structural Hawkes Processes for Learning Causal Structure from Discrete-Time Event Sequences

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05986v1
Date: Wed, 10 May 2023 08:52:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-11 13:48:19.498468
Title: Structural Hawkes Processes for Learning Causal Structure from Discrete-Time Event Sequences
Title（参考訳）: 離散時間事象列から因果構造を学ぶ構造的ホークス過程
Authors: Jie Qiao, Ruichu Cai, Siyu Wu, Yu Xiang, Keli Zhang, Zhifeng Hao
Abstract要約: 提案手法は,確率関数の最小化最大化とスパース最適化方式を特徴とする。その結果、即時効果は呪いではなく祝福であり、因果構造は即時効果の存在下で識別可能であることが明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.76562861154494
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Learning causal structure among event types from discrete-time event sequences is a particularly important but challenging task. Existing methods, such as the multivariate Hawkes processes based methods, mostly boil down to learning the so-called Granger causality which assumes that the cause event happens strictly prior to its effect event. Such an assumption is often untenable beyond applications, especially when dealing with discrete-time event sequences in low-resolution; and typical discrete Hawkes processes mainly suffer from identifiability issues raised by the instantaneous effect, i.e., the causal relationship that occurred simultaneously due to the low-resolution data will not be captured by Granger causality. In this work, we propose Structure Hawkes Processes (SHPs) that leverage the instantaneous effect for learning the causal structure among events type in discrete-time event sequence. The proposed method is featured with the minorization-maximization of the likelihood function and a sparse optimization scheme. Theoretical results show that the instantaneous effect is a blessing rather than a curse, and the causal structure is identifiable under the existence of the instantaneous effect. Experiments on synthetic and real-world data verify the effectiveness of the proposed method.
Abstract（参考訳）: 離散時間イベントシーケンスからイベントタイプ間の因果構造を学ぶことは特に重要だが難しい課題である。多変量ホークス過程に基づく方法のような既存の手法は、主に、その原因事象が効果事象より前に厳密に起こると仮定するいわゆるグランガー因果関係の学習に沸騰する。このような仮定は、特に低解像度で離散時間イベントシーケンスを扱う場合、アプリケーションを超えて維持できない場合が多く、典型的な離散的ホークスプロセスは、主に瞬時効果によって引き起こされる識別可能性の問題、すなわち低解像度データによって同時に発生した因果関係は、グランジャー因果性によっては捉えられない。本研究では,離散時間イベントシーケンスにおけるイベントタイプ間の因果構造学習に即時効果を利用する構造ホークスプロセス(SHP)を提案する。提案手法は,確率関数の最小化最大化とスパース最適化スキームを特徴とする。理論的には、即時効果は呪いではなく祝福であり、因果構造は即時効果の存在下で識別可能である。合成および実世界のデータ実験により,提案手法の有効性が検証された。

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