論文の概要: Deep graph kernel point processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11313v4
• Date: Mon, 11 Nov 2024 06:12:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:05:55.411261
• Title: Deep graph kernel point processes
• Title（参考訳）: ディープグラフカーネルポイントプロセス
• Authors: Zheng Dong, Matthew Repasky, Xiuyuan Cheng, Yao Xie,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ上の離散的なイベントデータに対する新たなポイントプロセスモデルを提案する。 キーとなるアイデアは、グラフニューラルネットワーク(GNN)による影響カーネルを表現して、基盤となるグラフ構造をキャプチャすることだ。 ニューラルネットワークを用いた条件強度関数を直接モデル化することに焦点を当てた以前の研究と比較して、カーネルのプレゼンテーションでは、繰り返し発生する事象の影響パターンをより効果的に表現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.74234892097879
• License:
• Abstract: Point process models are widely used for continuous asynchronous event data, where each data point includes time and additional information called "marks", which can be locations, nodes, or event types. This paper presents a novel point process model for discrete event data over graphs, where the event interaction occurs within a latent graph structure. Our model builds upon Hawkes's classic influence kernel-based formulation in the original self-exciting point processes work to capture the influence of historical events on future events' occurrence. The key idea is to represent the influence kernel by Graph Neural Networks (GNN) to capture the underlying graph structure while harvesting the strong representation power of GNNs. Compared with prior works focusing on directly modeling the conditional intensity function using neural networks, our kernel presentation herds the repeated event influence patterns more effectively by combining statistical and deep models, achieving better model estimation/learning efficiency and superior predictive performance. Our work significantly extends the existing deep spatio-temporal kernel for point process data, which is inapplicable to our setting due to the fundamental difference in the nature of the observation space being Euclidean rather than a graph. We present comprehensive experiments on synthetic and real-world data to show the superior performance of the proposed approach against the state-of-the-art in predicting future events and uncovering the relational structure among data.
• Abstract（参考訳）: ポイントプロセスモデルは、連続した非同期イベントデータに広く使用され、各データポイントには、場所、ノード、イベントタイプといった「マーク」と呼ばれる時間と追加情報が含まれている。 本稿では,グラフ上の離散的なイベントデータに対する新たなポイントプロセスモデルを提案する。 我々のモデルは、将来の出来事の発生に対する歴史的事象の影響を捉えるために、オリジナルの自励的点過程において、ホークスの古典的なカーネルベースの定式化に基づいている。 キーとなるアイデアは、グラフニューラルネットワーク(GNN)による影響カーネルの表現であり、GNNの強力な表現能力を取得しながら、基盤となるグラフ構造をキャプチャする。 ニューラルネットワークを用いた条件強度関数を直接モデル化することに焦点を当てた先行研究と比較して,我々は,統計的モデルと深層モデルを組み合わせることにより,繰り返しイベントの影響パターンをより効果的に表現し,モデル推定/学習効率の向上と予測性能の向上を実現した。 本研究は,観測空間の性質がグラフではなくユークリッドであることの根本的な違いから,既存の点プロセスデータに対する深部時空間カーネルを著しく拡張する。 本研究では,将来的な事象を予測し,データ間の関係構造を明らかにする上で,提案手法の優れた性能を示すために,合成データと実世界のデータに関する総合的な実験を行った。

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