論文の概要: DeTPP: Leveraging Object Detection for Robust Long-Horizon Event Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13131v2
• Date: Wed, 2 Oct 2024 13:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 05:26:28.469783
• Title: DeTPP: Leveraging Object Detection for Robust Long-Horizon Event Prediction
• Title（参考訳）: DeTPP:ロバストな長距離イベント予測のためのオブジェクト検出の活用
• Authors: Ivan Karpukhin, Andrey Savchenko,
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンからオブジェクト検出技術に触発された新しいアプローチであるDeTPPを紹介する。 DeTPPはユニークなマッチングベースの損失関数を採用し、確実に予測可能なイベントを選択的に優先順位付けする。 提案したハイブリッドアプローチは、大規模トランザクションデータセット上での次のイベント予測の精度を最大2.7%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.534667887016089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-horizon event forecasting is critical across various domains, including retail, finance, healthcare, and social networks. Traditional methods, such as Marked Temporal Point Processes (MTPP), often rely on autoregressive models to predict multiple future events. However, these models frequently suffer from issues like converging to constant or repetitive outputs, which limits their effectiveness and general applicability. To address these challenges, we introduce DeTPP (Detection-based Temporal Point Processes), a novel approach inspired by object detection techniques from computer vision. DeTPP employs a unique matching-based loss function that selectively prioritizes reliably predictable events, improving the accuracy and diversity of predictions during inference. Our method establishes a new state-of-the-art in long-horizon event forecasting, achieving up to a 77% relative improvement over existing MTPP and next-K methods. The proposed hybrid approach enhances the accuracy of next event prediction by up to 2.7% on a large transactional dataset. Notably, DeTPP is also among the fastest methods for inference. The implementation of DeTPP is publicly available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: ロングホライゾンのイベント予測は、小売、金融、ヘルスケア、ソーシャルネットワークなど、さまざまな分野において重要である。 MTPP (Marked Temporal Point Processes) のような伝統的な手法は、しばしば将来の複数の事象を予測するために自己回帰モデルに依存している。 しかし、これらのモデルはしばしば、連続的あるいは反復的な出力に収束するなどの問題に悩まされ、その有効性と一般的な適用性が制限される。 これらの課題に対処するために,コンピュータビジョンからオブジェクト検出技術に触発された新しいアプローチであるDeTPP(Detection-based Temporal Point Processes)を導入する。 DeTPPはユニークなマッチングベースの損失関数を採用し、確実に予測可能なイベントを選択的に優先順位付けし、推論中の予測の正確性と多様性を改善する。 提案手法は,従来のMTPP法および次世代K法と比較して77%の相対的な改善を達成し,長期イベント予測における新たな最先端技術を確立した。 提案したハイブリッドアプローチは、大規模トランザクションデータセット上での次のイベント予測の精度を最大2.7%向上させる。 特に、DeTPPは推論の最も高速な方法の一つである。 DeTPPの実装はGitHubで公開されている。

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