論文の概要: Analyzing Complex Systems with Cascades Using Continuous-Time Bayesian Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10606v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 10:06:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 14:10:22.389315
• Title: Analyzing Complex Systems with Cascades Using Continuous-Time Bayesian Networks
• Title（参考訳）: 連続時間ベイズネットワークを用いたカスケード複雑系の解析
• Authors: Alessandro Bregoli and Karin Rathsman and Marco Scutari and Fabio Stella and S{\o}ren Wengel Mogensen
• Abstract要約: 本研究では,複雑なシステムのカスケード挙動を解析するための連続時間ベイズネットワーク(CTBN)に基づくモデリングフレームワークを提案する。 イベントがシステムを介してどのように伝播するかを記述し、想定される感覚状態、すなわち、差し迫ったカスケード行動を引き起こす可能性のあるシステム状態を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.88667535189424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interacting systems of events may exhibit cascading behavior where events tend to be temporally clustered. While the cascades themselves may be obvious from the data, it is important to understand which states of the system trigger them. For this purpose, we propose a modeling framework based on continuous-time Bayesian networks (CTBNs) to analyze cascading behavior in complex systems. This framework allows us to describe how events propagate through the system and to identify likely sentry states, that is, system states that may lead to imminent cascading behavior. Moreover, CTBNs have a simple graphical representation and provide interpretable outputs, both of which are important when communicating with domain experts. We also develop new methods for knowledge extraction from CTBNs and we apply the proposed methodology to a data set of alarms in a large industrial system.
• Abstract（参考訳）: イベントの相互作用システムは、イベントが時間的にクラスタ化される傾向があるカスケード動作を示す。 カスケード自体がデータから明らかであるかもしれないが、システムのどの状態がそれらをトリガーするかを理解することが重要である。 本研究では,複雑なシステムにおけるカスケーディング動作を解析するための連続時間ベイズネットワーク(CTBN)に基づくモデリングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、イベントがシステムを通してどのように伝播するかを記述し、起こりうる感覚状態、すなわち、差し迫ったカスケード行動を引き起こす可能性のあるシステム状態を特定することを可能にする。 さらに、CTBNは単純なグラフィカルな表現を持ち、解釈可能な出力を提供する。 我々はまた,CTBNから知識を抽出する新しい手法を開発し,提案手法を大規模産業システムにおけるアラームのデータセットに適用する。

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