論文の概要: Temporal Disentangled Contrastive Diffusion Model for Spatiotemporal Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11558v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 11:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 20:19:09.849339
• Title: Temporal Disentangled Contrastive Diffusion Model for Spatiotemporal Imputation
• Title（参考訳）: 時空間インプットのための時間的遠方性コントラスト拡散モデル
• Authors: Yakun Chen, Kaize Shi, Zhangkai Wu, Juan Chen, Xianzhi Wang, Julian McAuley, Guandong Xu, Shui Yu
• Abstract要約: C$2$TSDは、トレンド情報と季節情報を条件付き特徴として取り入れ、モデル一般化性を改善するために対照的な学習を採用する新しいアプローチである。 3つの実世界のデータセットに対する実験は、様々な最先端ベースラインよりもC$2$TSDの方が優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.80005620519233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spatiotemporal data analysis is pivotal across various domains, including transportation, meteorology, and healthcare. However, the data collected in real-world scenarios often suffers incompleteness due to sensor malfunctions and network transmission errors. Spatiotemporal imputation endeavours to predict missing values by exploiting the inherent spatial and temporal dependencies present in the observed data. Traditional approaches, which rely on classical statistical and machine learning techniques, are often inadequate, particularly when the data fails to meet strict distributional assumptions. In contrast, recent deep learning-based methods, leveraging graph and recurrent neural networks, have demonstrated enhanced efficacy. Nonetheless, these approaches are prone to error accumulation. Generative models have been increasingly adopted to circumvent the reliance on potentially inaccurate historical imputed values for future predictions. These models grapple with the challenge of producing unstable results, a particular issue in diffusion-based models. We aim to address these challenges by designing conditional features to guide the generative process and expedite training. Specifically, we introduce C$^2$TSD, a novel approach incorporating trend and seasonal information as conditional features and employing contrastive learning to improve model generalizability. The extensive experiments on three real-world datasets demonstrate the superior performance of C$^2$TSD over various state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 時空間データ分析は、輸送、気象学、医療など、さまざまな分野において重要である。 しかし、実際のシナリオで収集されたデータは、センサーの故障やネットワークの伝送エラーによって不完全性に悩まされることが多い。 時空間計算は、観測データに存在する空間的および時間的依存関係を利用して、欠落した値を予測する。 古典的な統計学や機械学習技術に依存した従来の手法は、特にデータが厳密な分布仮定を満たさない場合、しばしば不十分である。 対照的に、グラフとリカレントニューラルネットワークを利用する最近のディープラーニングベースの手法では、効果が向上している。 しかし、これらのアプローチはエラーの蓄積を招きやすい。 生成モデルは、将来の予測のために、潜在的に不正確な歴史的暗示値への依存を避けるために、ますます採用されている。 これらのモデルは、拡散モデルにおいて特に問題となる不安定な結果を生み出すという課題に対処する。 我々は,生成過程と迅速なトレーニングを導く条件的特徴を設計することで,これらの課題に対処することを目的とする。 具体的にはc$^2$tsdという,トレンド情報と季節情報を条件特徴として取り入れ,コントラスト学習を用いてモデルの一般化性を向上させる新しい手法を導入する。 3つの実世界のデータセットに関する広範な実験は、様々な最先端のベースラインよりもC$^2$TSDの方が優れた性能を示している。

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