論文の概要: Modeling Time-evolving Causality over Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08963v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 04:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:43.462645
• Title: Modeling Time-evolving Causality over Data Streams
• Title（参考訳）: データストリーム上での時間進化因果関係のモデリング
• Authors: Naoki Chihara, Yasuko Matsubara, Ren Fujiwara, Yasushi Sakurai,
• Abstract要約: 本稿では,データストリームの時間進化因果関係をモデル化するための新しいストリーミング手法であるModePlaitを提案する。 提案手法は, 時間的因果関係の発見や予測において, 最先端の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.897244582507126
• License:
• Abstract: Given an extensive, semi-infinite collection of multivariate coevolving data sequences (e.g., sensor/web activity streams) whose observations influence each other, how can we discover the time-changing cause-and-effect relationships in co-evolving data streams? How efficiently can we reveal dynamical patterns that allow us to forecast future values? In this paper, we present a novel streaming method, ModePlait, which is designed for modeling such causal relationships (i.e., time-evolving causality) in multivariate co-evolving data streams and forecasting their future values. The solution relies on characteristics of the causal relationships that evolve over time in accordance with the dynamic changes of exogenous variables. ModePlait has the following properties: (a) Effective: it discovers the time-evolving causality in multivariate co-evolving data streams by detecting the transitions of distinct dynamical patterns adaptively. (b) Accurate: it enables both the discovery of time-evolving causality and the forecasting of future values in a streaming fashion. (c) Scalable: our algorithm does not depend on data stream length and thus is applicable to very large sequences. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that our proposed model outperforms state-of-the-art methods in terms of discovering the time-evolving causality as well as forecasting.
• Abstract（参考訳）: 観測結果が互いに影響を及ぼす多変量共進化データ列(例:センサ/Webアクティビティストリーム)を幅広く半無限に集めると、共進化データストリームにおける時間変化の原因と効果の関係をどうやって発見できるのか? 将来の価値を予測できるダイナミックなパターンを、どの程度効率的に見つけられるか? 本稿では,多変量共進化データストリームにおける因果関係(時間進化因果関係)をモデル化し,その将来的価値を予測する新しいストリーミング手法であるModePlaitを提案する。 この解は、外因性変数の動的変化に応じて時間とともに進化する因果関係の特性に依存する。 ModePlait には以下の特性がある。 (a) 実効性: 異なる動的パターンの遷移を適応的に検出することにより, 多変量共進化データストリームの時間的因果関係を発見する。 (b)正確性:時間進化因果関係の発見と,ストリーミング形式での将来の値の予測を可能にする。 (c)拡張性:我々のアルゴリズムはデータストリーム長に依存しないので、非常に大きなシーケンスに適用できる。 人工的および実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験により、提案モデルは、時間的進化する因果関係の発見と予測という観点から、最先端の手法よりも優れていることが示された。

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