論文の概要: HoTPP Benchmark: Are We Good at the Long Horizon Events Forecasting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14341v3
• Date: Wed, 09 Apr 2025 15:59:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:04:01.529994
• Title: HoTPP Benchmark: Are We Good at the Long Horizon Events Forecasting?
• Title（参考訳）: HoTPPベンチマーク:ロング・ホライゾン・イベントの予測は良いか?
• Authors: Ivan Karpukhin, Foma Shipilov, Andrey Savchenko,
• Abstract要約: 長軸予測を厳格に評価するために設計された最初のベンチマークである HoTPP を紹介する。 我々は,広く使用されている評価指標の欠点を特定し,理論的に基礎付けられたT-mAP尺度を提案し,人気モデルの効率的な実装を提供する。 我々は,自己回帰と強度に基づく損失が予測品質に与える影響を分析し,今後の研究に向けた有望な方向性を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
• License:
• Abstract: Forecasting multiple future events within a given time horizon is essential for applications in finance, retail, social networks, and healthcare. Marked Temporal Point Processes (MTPP) provide a principled framework to model both the timing and labels of events. However, most existing research focuses on predicting only the next event, leaving long-horizon forecasting largely underexplored. To address this gap, we introduce HoTPP, the first benchmark specifically designed to rigorously evaluate long-horizon predictions. We identify shortcomings in widely used evaluation metrics, propose a theoretically grounded T-mAP metric, present strong statistical baselines, and offer efficient implementations of popular models. Our empirical results demonstrate that modern MTPP approaches often underperform simple statistical baselines. Furthermore, we analyze the diversity of predicted sequences and find that most methods exhibit mode collapse. Finally, we analyze the impact of autoregression and intensity-based losses on prediction quality, and outline promising directions for future research. The HoTPP source code, hyperparameters, and full evaluation results are available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 金融、小売、ソーシャルネットワーク、ヘルスケアの分野では、所定の時間内に複数の将来のイベントを予測することが不可欠である。 マーク付きテンポラルポイントプロセス(MTPP)は、イベントのタイミングとラベルの両方をモデル化するための原則化されたフレームワークを提供する。 しかし、既存の研究のほとんどは次の事象のみを予測することに集中しており、長期の予測はほとんど探索されていない。 このギャップに対処するために、長い水平予測を厳格に評価するために設計された最初のベンチマークである HoTPP を導入する。 我々は,広く利用されている評価指標の欠点を特定し,理論的に基礎を成すT-mAP尺度を提案し,統計的に強いベースラインを提示し,人気モデルの効率的な実装を提供する。 我々の経験的結果は、現代のMTPPアプローチが単純な統計ベースラインを過小評価していることを示している。 さらに,予測シーケンスの多様性を分析し,ほとんどの手法がモード崩壊を示すことを示した。 最後に,自己回帰と強度に基づく損失が予測品質に与える影響を分析し,今後の研究に期待できる方向性を概説する。 HoTPPソースコード、ハイパーパラメータ、完全な評価結果はGitHubで公開されている。

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