論文の概要: A Survey on Graph Neural Networks for Time Series: Forecasting, Classification, Imputation, and Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03759v3
- Date: Fri, 9 Aug 2024 07:39:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-12 21:01:50.356812
- Title: A Survey on Graph Neural Networks for Time Series: Forecasting, Classification, Imputation, and Anomaly Detection
- Title（参考訳）: 時系列グラフニューラルネットワークに関する調査:予測,分類,インプット,異常検出
- Authors: Ming Jin, Huan Yee Koh, Qingsong Wen, Daniele Zambon, Cesare Alippi, Geoffrey I. Webb, Irwin King, Shirui Pan,
- Abstract要約: 時系列分析は、利用可能なデータに暗黙的な情報の富を解放するために不可欠である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩は、時系列解析のためのGNNベースのアプローチの急増につながっている。
この調査は、GNNベースの時系列研究に関する膨大な知識をまとめ、基礎、実践的応用、時系列分析のためのグラフニューラルネットワークの機会を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.41798478488101
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Time series are the primary data type used to record dynamic system measurements and generated in great volume by both physical sensors and online processes (virtual sensors). Time series analytics is therefore crucial to unlocking the wealth of information implicit in available data. With the recent advancements in graph neural networks (GNNs), there has been a surge in GNN-based approaches for time series analysis. These approaches can explicitly model inter-temporal and inter-variable relationships, which traditional and other deep neural network-based methods struggle to do. In this survey, we provide a comprehensive review of graph neural networks for time series analysis (GNN4TS), encompassing four fundamental dimensions: forecasting, classification, anomaly detection, and imputation. Our aim is to guide designers and practitioners to understand, build applications, and advance research of GNN4TS. At first, we provide a comprehensive task-oriented taxonomy of GNN4TS. Then, we present and discuss representative research works and introduce mainstream applications of GNN4TS. A comprehensive discussion of potential future research directions completes the survey. This survey, for the first time, brings together a vast array of knowledge on GNN-based time series research, highlighting foundations, practical applications, and opportunities of graph neural networks for time series analysis.
- Abstract（参考訳）: 時系列は、物理センサーとオンラインプロセス(仮想センサー)の両方によって生成され、動的システム計測を記録するのに使用される主要なデータタイプである。
そのため、時系列分析は、利用可能なデータに暗黙的な情報の富を解放するために不可欠である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)の最近の進歩により、時系列分析のためのGNNベースのアプローチが急増している。
これらのアプローチは、従来のニューラルネットワークベースの手法では難しい、時間的および変数間の関係を明示的にモデル化することができる。
本調査では,時系列解析(GNN4TS)のためのグラフニューラルネットワークの網羅的レビューを行い,予測,分類,異常検出,計算の4つの基本次元を網羅した。
我々の目標は、デザイナーや実践者がGNN4TSの理解を深め、アプリケーションを構築し、研究を進めることにある。
まず、GNN4TSの総合的なタスク指向分類法を提案する。
そこで我々は,代表的研究成果を提示し,GNN4TSのメインストリーム応用について紹介する。
今後の研究方向性に関する総合的な議論が、調査を完了させる。
この調査は、初めて、GNNベースの時系列研究に関する膨大な知識を集め、基礎、実践的応用、時系列分析のためのグラフニューラルネットワークの機会を強調した。
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