不规则间隔事件及其参与者的变形器嵌入
提出了一种用于同时多事件预测的新神经结构,利用 transformers、normalizing flows 和 probabilistic layers,以实现 spatio-temporal Hawkes 过程的批量复杂历史相关的未来离散事件分布预测,取得了包括南加州地震,Citibike,Covid-19 和 Hawkes 合成风车数据集在内的各种基准数据集的最新性能。
Nov, 2022
作者们提出了一种名为 Graph Hawkes Neural Network 的方法,可以用来建模动态图序列中的事件发生,同时还可以预测未来事件发生的时间和类型。实验证明,该方法对于大规模的时态多关系数据库非常有效,例如时间知识图谱。
Mar, 2020
提出了一种基于 Transformer 和 Hawkes 过程的模型(THP),能够更好地捕捉事件序列数据中的短期和长期时间依赖关系,并能够通过集成结构性知识来改善预测表现。
Feb, 2020
提出了一种利用 self-attention 机制进行 intensity function 拟合的 self-attentive Hawkes process 方法,相较于传统的统计方法和深度循环神经网络,该方法能更好地识别时间事件之间的复杂依赖关系,并且能够捕捉更长的历史信息,可以针对多变量事件序列进行有效的复杂模式预测。
Jul, 2019
本文研究了多个时间序列数据的影响结构的问题,通过对多元线性 Hawkes 过程的网络还原因果结构,并提出了算法来学习支持兴奋矩阵,最终在合成的多元 Hawkes 网络,股票市场和 MemeTracker 的真实数据集上进行了评估。
Mar, 2016
本文提出了一个新的稀疏 Granger 因果学习框架,用于处理时间事件数据,聚焦于 Hawkes process,根据一个基于基数规范化的 Hawkes process 的数学定义,提出了一个数学上严谨的稀疏 Granger 因果学习框架,旨在解决现有方法中存在的一些问题。本文的算法应用于实例 - wise 因果事件分析,其中稀疏性发挥了关键作用。该框架在电力网和云数据中心管理领域进行了两个实际案例的验证。
Aug, 2022
本研究提出了一种有效的基于 Hawkes 过程的 Dirichlet 混合模型方法来解决事件序列聚类问题,并通过 EM 算法的内外迭代进行分析和学习,演示了该方法的优越性和稳健性。
Jan, 2017
本章介绍了点过程、特别是霍克斯过程,用于对连续时间上的离散、相互依赖的事件进行建模。我们介绍了霍克斯过程及其事件强度函数、事件模拟和参数估计方案,并描述了一个基于社交媒体数据的实际例子。我们提出了内存核的设计方法,以及如何估计参数和预测流行度的结果。代码和示例事件数据作为在线附录提供。
Aug, 2017
采用神经控制微分方程技术提出了基于控制微分方程的 Hawkes 进程(HP-CDE)概念,成功地对不规则时间序列数据集进行了建模,并能够准确地计算对数似然。在四个真实数据集上的实验中,该方法的表现优于现有方法。
May, 2023