論文の概要: Retrieving Continuous Time Event Sequences using Neural Temporal Point Processes with Learnable Hashing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09613v1
• Date: Thu, 13 Jul 2023 18:54:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 11:58:20.150752
• Title: Retrieving Continuous Time Event Sequences using Neural Temporal Point Processes with Learnable Hashing
• Title（参考訳）: 学習可能なハッシュを用いたニューラルテンポラリポイントプロセスを用いた連続時間イベントシーケンスの検索
• Authors: Vinayak Gupta and Srikanta Bedathur and Abir De
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドのCTES検索に特化して設計された一級フレームワークであるNeuroSeqRetを提案する。 我々は,精度と効率のトレードオフに基づいて,異なる種類のアプリケーションに対する妥当性モデルの4つの変種を開発する。 実験の結果,NeuroSeqRetの精度は向上し,ハッシュ機構の有効性も示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.963828650935913
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal sequences have become pervasive in various real-world applications. Consequently, the volume of data generated in the form of continuous time-event sequence(s) or CTES(s) has increased exponentially in the past few years. Thus, a significant fraction of the ongoing research on CTES datasets involves designing models to address downstream tasks such as next-event prediction, long-term forecasting, sequence classification etc. The recent developments in predictive modeling using marked temporal point processes (MTPP) have enabled an accurate characterization of several real-world applications involving the CTESs. However, due to the complex nature of these CTES datasets, the task of large-scale retrieval of temporal sequences has been overlooked by the past literature. In detail, by CTES retrieval we mean that for an input query sequence, a retrieval system must return a ranked list of relevant sequences from a large corpus. To tackle this, we propose NeuroSeqRet, a first-of-its-kind framework designed specifically for end-to-end CTES retrieval. Specifically, NeuroSeqRet introduces multiple enhancements over standard retrieval frameworks and first applies a trainable unwarping function on the query sequence which makes it comparable with corpus sequences, especially when a relevant query-corpus pair has individually different attributes. Next, it feeds the unwarped query sequence and the corpus sequence into MTPP-guided neural relevance models. We develop four variants of the relevance model for different kinds of applications based on the trade-off between accuracy and efficiency. We also propose an optimization framework to learn binary sequence embeddings from the relevance scores, suitable for the locality-sensitive hashing. Our experiments show the significant accuracy boost of NeuroSeqRet as well as the efficacy of our hashing mechanism.
• Abstract（参考訳）: 時間系列は、様々な実世界の応用において広く普及している。 その結果、過去数年間で連続時間イベントシーケンスやCTES(s)の形式で生成されたデータの量は指数関数的に増加した。 したがって、cteデータセットに関する現在進行中の研究のかなりの割合は、次のイベント予測、長期予測、シーケンス分類などの下流タスクに対処するモデルを設計することである。 marked temporal point process (mtpp) を用いた予測モデリングの最近の進歩により、ctessを含むいくつかの実世界のアプリケーションを正確にキャラクタリゼーションできるようになった。 しかし,これらのCTESデータセットの複雑な性質から,時間的シーケンスの大規模検索作業は過去の文献では見過ごされている。 詳細はCTES検索によって、入力クエリシーケンスに対して、検索システムは巨大なコーパスから関連するシーケンスのランクリストを返さなければならないことを意味する。 そこで我々は,エンドツーエンドCTES検索に特化して設計された一級フレームワークであるNeuroSeqRetを提案する。 具体的には、NeuroSeqRetは、標準的な検索フレームワークに対する複数の拡張を導入し、まずクエリシーケンスにトレーニング可能なアンウォープ関数を適用し、特に関連するクエリ-コーパスペアが個々の属性を持つ場合、コーパスシーケンスに匹敵する。 次に、未処理のクエリシーケンスとコーパスシーケンスをMTPP誘導神経関連モデルに供給する。 我々は,精度と効率のトレードオフに基づいて,異なる種類のアプリケーションに対する妥当性モデルの4つの変種を開発する。 また,局所性に敏感なハッシュ処理に適した相関スコアからバイナリシーケンス埋め込みを学習するための最適化フレームワークを提案する。 本研究では,NeuroSeqRetの精度向上とハッシュ機構の有効性について検討した。

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