Många ansökningar samlar in ett stort antal tidsserier, till exempel finansiella data från företag som är noterade på en börs, hälso- och sjukvårdsuppgifter för alla patienter som besöker akutmottagningen på ett sjukhus, eller temperatursekvenser som kontinuerligt mäts av väderstationer över hela USA. Dessa uppgifter kallas ofta ostrukturerade. Den första uppgiften i sin analys är att härleda en lågdimensionell representation, en graf eller ett diskret grenrör, som väl beskriver de inbördes sambanden mellan tidsserierna och deras intrarelationer över tiden. I detta dokument presenteras en beräkningsbar algoritm för att uppskatta denna graf som strukturerar datan. Den resulterande grafen är riktad och viktad, möjligen fånga orsakssamband, inte bara ömsesidiga korrelationer som i många befintliga metoder i litteraturen. En konvergensanalys genomförs. Algoritmen demonstreras på slumpmässiga grafdatauppsättningar och realtidsseriedatauppsättningar, och dess prestanda jämförs med motsvarande metoder. De adjacencymatriser som uppskattas med den nya metoden ligger nära den sanna grafen i simulerade data och överensstämmer med tidigare fysisk kunskap i den verkliga datauppsättning som testats.
I REF föreslår Mei och Moura en algoritm för att uppskatta angränsande matris som beskriver beroendet bland tidsserier.
Signal Processing on Graphs: Causal Modeling of Unstructured Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}