論文の概要: Towards Expressive Spectral-Temporal Graph Neural Networks for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06587v3
• Date: Sun, 23 Feb 2025 01:06:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:49:35.887309
• Title: Towards Expressive Spectral-Temporal Graph Neural Networks for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための表現型スペクトル-テンポラルグラフニューラルネットワークを目指して
• Authors: Ming Jin, Guangsi Shi, Yuan-Fang Li, Bo Xiong, Tian Zhou, Flora D. Salim, Liang Zhao, Lingfei Wu, Qingsong Wen, Shirui Pan,
• Abstract要約: スペクトル時間グラフニューラルネットワークは、ほとんどの時系列予測モデルの基礎となる、有望な抽象化である。 我々は、スペクトル時間GNNの表現力を高める理論的枠組みを確立する。 本研究は,GNNをベースとした時系列モデルにおいて,より広範に表現可能なGNNモデルを考案するための道筋をたどるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.5022396668152
• License:
• Abstract: Time series forecasting has remained a focal point due to its vital applications in sectors such as energy management and transportation planning. Spectral-temporal graph neural network is a promising abstraction underlying most time series forecasting models that are based on graph neural networks (GNNs). However, more is needed to know about the underpinnings of this branch of methods. In this paper, we establish a theoretical framework that unravels the expressive power of spectral-temporal GNNs. Our results show that linear spectral-temporal GNNs are universal under mild assumptions, and their expressive power is bounded by our extended first-order Weisfeiler-Leman algorithm on discrete-time dynamic graphs. To make our findings useful in practice on valid instantiations, we discuss related constraints in detail and outline a theoretical blueprint for designing spatial and temporal modules in spectral domains. Building on these insights and to demonstrate how powerful spectral-temporal GNNs are based on our framework, we propose a simple instantiation named Temporal Graph Gegenbauer Convolution (TGGC), which significantly outperforms most existing models with only linear components and shows better model efficiency. Our findings pave the way for devising a broader array of provably expressive GNN-based models for time series.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、エネルギー管理や交通計画といった分野における重要な応用のために、依然として焦点となっている。 スペクトル時間グラフニューラルネットワークは、グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づいた、ほとんどの時系列予測モデルに基づく、有望な抽象化である。 しかし、この手法の根底についてもっと知る必要がある。 本稿では,スペクトル時間GNNの表現力を向上する理論的枠組みを確立する。 その結果,線形スペクトル時間GNNは軽微な仮定の下で普遍的であり,その表現力は離散時間動的グラフ上で拡張した1次Weisfeiler-Lemanアルゴリズムによって有界であることがわかった。 本研究は,有効インスタンス化の実践において有用であるために,関連する制約を詳細に議論し,スペクトル領域における空間的および時間的モジュールを設計するための理論的青写真について概説する。 これらの知見に基づいて、我々のフレームワークに基づいて、スペクトル時間GNNがいかに強力であるかを示すために、TGGC(Temporal Graph Gegenbauer Convolution)というシンプルなインスタンスを提案し、線形成分のみで既存のモデルよりも大幅に優れ、モデル効率が向上した。 本研究は,GNNをベースとした時系列モデルにおいて,より広範に表現可能なGNNモデルを考案するための道筋をたどるものである。

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