論文の概要: MotifDisco: Motif Causal Discovery For Time Series Motifs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15219v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 17:08:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 14:02:53.146636
- Title: MotifDisco: Motif Causal Discovery For Time Series Motifs
- Title（参考訳）: MotifDisco:Motif Causal Discovery for Time Series Motifs
- Authors: Josephine Lamp, Mark Derdzinski, Christopher Hannemann, Sam Hatfield, Joost van der Linden,
- Abstract要約: 連続グルコースモニター(CGM)から採取したグルコースの痕跡に着目した。
モチーフ間の因果関係を識別し、定量化する能力は、これらのパターンをよりよく理解し、表現するためのメカニズムを提供することができる。
時系列トレースからモチーフ間の因果関係を学習するための新しい因果発見フレームワークを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many time series, particularly health data streams, can be best understood as a sequence of phenomenon or events, which we call motifs. A time series motif is a short trace segment which may implicitly capture an underlying phenomenon within the time series. Specifically, we focus on glucose traces collected from continuous glucose monitors (CGMs), which inherently contain motifs representing underlying human behaviors such as eating and exercise. The ability to identify and quantify causal relationships amongst motifs can provide a mechanism to better understand and represent these patterns, useful for improving deep learning and generative models and for advanced technology development (e.g., personalized coaching and artificial insulin delivery systems). However, no previous work has developed causal discovery methods for time series motifs. Therefore, in this paper we develop MotifDisco (motif disco-very of causality), a novel causal discovery framework to learn causal relations amongst motifs from time series traces. We formalize a notion of Motif Causality (MC), inspired from Granger Causality and Transfer Entropy, and develop a Graph Neural Network-based framework that learns causality between motifs by solving an unsupervised link prediction problem. We also integrate MC with three model use cases of forecasting, anomaly detection and clustering, to showcase the use of MC as a building block for other downstream tasks. Finally, we evaluate our framework and find that Motif Causality provides a significant performance improvement in all use cases.
- Abstract（参考訳）: 多くの時系列、特に健康データストリームは、我々がモチーフと呼ぶ現象や出来事の連続として最もよく理解することができる。
時系列モチーフ(英: time series motif)は、時系列内の下層の現象を暗黙的にキャプチャする短いトレースセグメントである。
具体的には,連続グルコースモニター(CGM)から採取したグルコースの痕跡に着目し,食事や運動などの基礎となる人間の行動を表すモチーフを本質的に含んでいる。
モチーフ間の因果関係を識別し、定量化する能力は、これらのパターンをよりよく理解し、表現するためのメカニズムを提供し、ディープラーニングと生成モデルの改善や高度な技術開発(例えば、パーソナライズされたコーチングと人工インスリンデリバリーシステム)に役立つ。
しかし、過去の研究では時系列モチーフの因果発見手法は開発されていない。
そこで本研究では,時系列トレースからモチーフ間の因果関係を学習する新たな因果発見フレームワークであるMotifDiscoを開発する。
我々は,Granger Causality and Transfer Entropyに触発されたMotif Causality(MC)の概念を定式化し,教師なしリンク予測問題を解くことでモチーフ間の因果関係を学習するグラフニューラルネットワークベースのフレームワークを開発した。
また、MCを他の下流タスクのビルディングブロックとして使用することを示すために、予測、異常検出、クラスタリングの3つのモデルユースケースと統合する。
そして最後に、我々のフレームワークを評価し、Motif Causalityがすべてのユースケースで大幅なパフォーマンス改善をもたらしていることに気付きました。
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