論文の概要: Causality-Aware Spatiotemporal Graph Neural Networks for Spatiotemporal Time Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11960v4
• Date: Wed, 23 Oct 2024 12:18:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:53:53.315586
• Title: Causality-Aware Spatiotemporal Graph Neural Networks for Spatiotemporal Time Series Imputation
• Title（参考訳）: 時空間時系列インプットのための因果性を考慮した時空間グラフニューラルネットワーク
• Authors: Baoyu Jing, Dawei Zhou, Kan Ren, Carl Yang,
• Abstract要約: 時系列を解析するためには、欠落値の計算が不可欠である。 新しい因果性対応時空間グラフニューラルネット(Casper)は、新しいPrompt Decoder(PBD)とStemporal Causal Attention(SCA)を含んでいる
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.887641183000255
• License:
• Abstract: Spatiotemporal time series are usually collected via monitoring sensors placed at different locations, which usually contain missing values due to various failures, such as mechanical damages and Internet outages. Imputing the missing values is crucial for analyzing time series. When recovering a specific data point, most existing methods consider all the information relevant to that point regardless of the cause-and-effect relationship. During data collection, it is inevitable that some unknown confounders are included, e.g., background noise in time series and non-causal shortcut edges in the constructed sensor network. These confounders could open backdoor paths and establish non-causal correlations between the input and output. Over-exploiting these non-causal correlations could cause overfitting. In this paper, we first revisit spatiotemporal time series imputation from a causal perspective and show how to block the confounders via the frontdoor adjustment. Based on the results of frontdoor adjustment, we introduce a novel Causality-Aware Spatiotemporal Graph Neural Network (Casper), which contains a novel Prompt Based Decoder (PBD) and a Spatiotemporal Causal Attention (SCA). PBD could reduce the impact of confounders and SCA could discover the sparse causal relationships among embeddings. Theoretical analysis reveals that SCA discovers causal relationships based on the values of gradients. We evaluate Casper on three real-world datasets, and the experimental results show that Casper could outperform the baselines and could effectively discover causal relationships.
• Abstract（参考訳）: 時空間の時系列は通常、異なる場所に配置されたセンサーを通して収集される。 時系列を分析するには、欠落した値に対処することが重要です。 特定のデータポイントを回復する際、ほとんどの既存手法は、原因と効果の関係にかかわらず、そのポイントに関連するすべての情報を考慮します。 データ収集の過程では、例えば時系列のバックグラウンドノイズや、構築されたセンサネットワーク内の非因果的ショートカットエッジなど、未知の共同創設者が含まれていることは避けられない。 これらの共同設立者は、バックドアパスを開き、インプットとアウトプットの非因果関係を確立することができる。 これらの非因果関係の過剰な発見は過度な適合を引き起こす可能性がある。 本稿では、まず、因果的視点から時空間時系列計算を再考し、正面調整による共同設立者をブロックする方法を示す。 本稿では,前庭調整の結果をもとに,新しいPrompt Based Decoder (PBD) とSpatiotemporal Causal Attention (SCA) を含む,Causality-Aware Spatiotemporal Graph Neural Network (Casper) を紹介する。 PBDは共同設立者の影響を減らし、SCAは埋め込み間の微妙な因果関係を発見する可能性がある。 理論的解析によると、SCAは勾配の値に基づいて因果関係を発見する。 我々は,実世界の3つのデータセット上でCasperを評価し,実験結果から,Casperがベースラインを上回り,因果関係を効果的に発見できることが示唆された。

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