論文の概要: A Systematic Literature Review of Spatio-Temporal Graph Neural Network Models for Time Series Forecasting and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22377v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 08:05:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:23:51.682090
• Title: A Systematic Literature Review of Spatio-Temporal Graph Neural Network Models for Time Series Forecasting and Classification
• Title（参考訳）: 時系列予測と分類のための時空間グラフニューラルネットワークモデルの体系的文献レビュー
• Authors: Flavio Corradini, Marco Gori, Carlo Lucheroni, Marco Piangerelli, Martina Zannotti,
• Abstract要約: 本稿では、時系列分類と予測のためのアプローチとアプリケーション領域について概観する。 データベース検索を行い,150以上の学術論文が現場における現状の詳細な調査のために選択された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.58512888676767
• License:
• Abstract: In recent years, spatio-temporal graph neural networks (GNNs) have attracted considerable interest in the field of time series analysis, due to their ability to capture dependencies among variables and across time points. The objective of the presented systematic literature review is hence to provide a comprehensive overview of the various modeling approaches and application domains of GNNs for time series classification and forecasting. A database search was conducted, and over 150 journal papers were selected for a detailed examination of the current state-of-the-art in the field. This examination is intended to offer to the reader a comprehensive collection of proposed models, links to related source code, available datasets, benchmark models, and fitting results. All this information is hoped to assist researchers in future studies. To the best of our knowledge, this is the first systematic literature review presenting a detailed comparison of the results of current spatio-temporal GNN models in different domains. In addition, in its final part this review discusses current limitations and challenges in the application of spatio-temporal GNNs, such as comparability, reproducibility, explainability, poor information capacity, and scalability.
• Abstract（参考訳）: 近年、時空間グラフニューラルネットワーク(GNN)は、変数間の依存性や時間点間の依存関係をキャプチャできるため、時系列解析の分野に大きな関心を集めている。 本研究の目的は、時系列分類と予測のためのGNNの様々なモデリング手法と応用領域を網羅的に概観することである。 データベース検索を行い,150以上の学術論文が現場における現状の詳細な調査のために選択された。 この試験は、提案されたモデル、関連するソースコードへのリンク、利用可能なデータセット、ベンチマークモデル、適合した結果の包括的なコレクションを読者に提供することを意図している。 これら全ての情報は、将来の研究の研究者を支援するために期待されている。 我々の知る限りでは、異なる領域における現在の時空間GNNモデルの結果の詳細な比較を提示する最初の体系的な文献レビューである。 さらに、最終部では、可視性、再現性、説明可能性、情報容量の低さ、スケーラビリティなど、時空間GNNの適用における現在の制限と課題について論じる。

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