論文の概要: Conformal Inference for Time Series over Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11049v1
• Date: Mon, 13 Oct 2025 06:32:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.222062
• Title: Conformal Inference for Time Series over Graphs
• Title（参考訳）: グラフ上の時系列のコンフォーマル推論
• Authors: Sonakshi Dua, Gonzalo Mateos, Sundeep Prabhakar Chepuri,
• Abstract要約: 我々は,グラフ時系列に適した逐次予測フレームワークを開発した。 重要な技術的革新は、グラフ構造を活用して、ノード間のペアの依存関係をキャプチャすることだ。 提案手法は, 楕円体予測セットの体積をグラフに依存しない相対的に指数関数的に縮退させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.748266176856973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Trustworthy decision making in networked, dynamic environments calls for innovative uncertainty quantification substrates in predictive models for graph time series. Existing conformal prediction (CP) methods have been applied separately to multivariate time series and static graphs, but they either ignore the underlying graph topology or neglect temporal dynamics. To bridge this gap, here we develop a CP-based sequential prediction region framework tailored for graph time series. A key technical innovation is to leverage the graph structure and thus capture pairwise dependencies across nodes, while providing user-specified coverage guarantees on the predictive outcomes. We formally establish that our scheme yields an exponential shrinkage in the volume of the ellipsoidal prediction set relative to its graph-agnostic counterpart. Using real-world datasets, we demonstrate that the novel uncertainty quantification framework maintains desired empirical coverage while achieving markedly smaller (up to 80% reduction) prediction regions than existing approaches.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク化された動的環境における信頼できる意思決定は、グラフ時系列の予測モデルにおける革新的な不確実性定量化基板を要求する。 既存の共形予測(CP)法は、多変量時系列や静的グラフに別々に適用されているが、基礎となるグラフトポロジーを無視するか、時間力学を無視するかのいずれかである。 このギャップを埋めるために、グラフ時系列に適したCPベースの逐次予測領域フレームワークを開発する。 重要な技術的革新は、グラフ構造を活用して、ノード間の相互依存関係をキャプチャし、予測結果に対するユーザ指定のカバレッジ保証を提供することである。 我々は,このスキームがグラフに依存しない値に対して楕円形予測セットの体積を指数関数的に縮退させることを正式に証明する。 実世界のデータセットを用いて、新しい不確実性定量化フレームワークは、望まれる経験的カバレッジを維持しつつ、既存のアプローチよりも著しく小さい(最大80%の削減)予測領域を実現していることを示す。

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