Att lära sig Granger kausalitet för allmänna punktprocesser är en mycket utmanande uppgift. I detta dokument föreslår vi en effektiv metod, att lära Granger kausalitet, för en speciell men betydande typ av punktprocesser -Hawkes process. Enligt relationen mellan Hawkes processs effektfunktion och dess Granger kausalitetskurva representerar vår modell effektfunktioner med hjälp av en serie basfunktioner och återställer Granger kausalitetskurvan via grupps gleshet i effektfunktionernas koefficienter. Vi föreslår en effektiv inlärningsalgoritm som kombinerar en maximal sannolikhetsskattning (MLE) med en sparsegroup-lasso (SGL) regularizer. Dessutom gör flexibiliteten i vår modell det möjligt att integrera klusterstruktur händelsetyper i lärande ramar. Vi analyserar vår inlärningsalgoritm och föreslår en adaptiv procedur för att välja basfunktioner. Experiment på både syntetiska och verkliga data visar att vår metod kan lära Granger kausalitetsgrafen och de utlösande mönstren för Hawkes processer samtidigt.
I REF introduceras en maxlikelihood estimator med en Sparse-Grupp-Lasso regularizer.
Learning Granger Causality for Hawkes Processes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}