論文の概要: TSPP: A Unified Benchmarking Tool for Time-series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17100v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 16:23:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 15:34:04.019134
• Title: TSPP: A Unified Benchmarking Tool for Time-series Forecasting
• Title（参考訳）: TSPP: 時系列予測のための統一ベンチマークツール
• Authors: Jan B\k{a}czek, Dmytro Zhylko, Gilberto Titericz, Sajad Darabi, Jean-Francois Puget, Izzy Putterman, Dawid Majchrowski, Anmol Gupta, Kyle Kranen, Pawel Morkisz
• Abstract要約: この研究は、データセットをプロダクションサイズのグラフにスケールするスケーラブルな合成グラフ生成ツールを提案する。 このツールは、研究者にリリース可能なプロプライエタリなデータセットから、一連のパラメトリックモデルを学ぶ。 一連のデータセットにまたがるフレームワークの一般化可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5415344166235534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently there has been increasing interest in developing and deploying deep graph learning algorithms for many tasks, such as fraud detection and recommender systems. Albeit, there is a limited number of publicly available graph-structured datasets, most of which are tiny compared to production-sized applications or are limited in their application domain. This work tackles this shortcoming by proposing a scalable synthetic graph generation tool to scale the datasets to production-size graphs with trillions of edges and billions of nodes. The tool learns a series of parametric models from proprietary datasets that can be released to researchers to study various graph methods on the synthetic data increasing prototype development and novel applications. We demonstrate the generalizability of the framework across a series of datasets, mimicking structural and feature distributions as well as the ability to scale them across varying sizes demonstrating their usefulness for benchmarking and model development.
• Abstract（参考訳）: 近年,不正検出やレコメンダシステムなど,多くのタスクにおいて,ディープグラフ学習アルゴリズムの開発とデプロイに対する関心が高まっている。 しかし、公開可能なグラフ構造化データセットの数は限られており、そのほとんどは本番サイズのアプリケーションに比べて小さいか、あるいはアプリケーションドメインに限られている。 この作業は、数十兆のエッジと数十億のノードを持つ実運用規模のグラフにデータセットをスケールするためのスケーラブルな合成グラフ生成ツールを提案することで、この欠点に対処する。 このツールは、プロプライエタリなデータセットから一連のパラメトリックモデルを学習し、プロトタイプ開発と新規アプリケーションの増加する合成データに関する様々なグラフ手法を研究するために研究者にリリースすることができる。 一連のデータセットにまたがるフレームワークの一般化性を実証し、構造的および特徴分布を模倣するとともに、ベンチマークやモデル開発に有用であることを示す様々なサイズに拡張する能力を示す。

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