Många viktiga problem kan modelleras som ett system av sammankopplade enheter, där varje enhet registrerar tidsberoende observationer eller mätningar. För att upptäcka trender, upptäcka anomalier och tolka temporal dynamik av sådana data, är det viktigt att förstå förhållandet mellan de olika enheterna och hur dessa relationer utvecklas över tiden. I detta dokument introducerar vi tidsförändrande grafiska lasso (TVGL), en metod för att härleda tidsförändrande nätverk från råtidsseriedata. Vi kastar problemet i termer av att uppskatta en gles tidsvarierande invers kovariansmatris, som avslöjar ett dynamiskt nätverk av ömsesidiga beroenden mellan enheterna. Eftersom dynamisk nätverksinferens är en beräknande dyr uppgift, härleder vi en skalbar messagepassing-algoritm baserad på Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) för att lösa detta problem på ett effektivt sätt. Vi diskuterar också flera tillägg, bland annat en streamingalgoritm för att uppdatera modellen och införliva nya observationer i realtid. Slutligen utvärderar vi vår TVGL-algoritm på både verkliga och syntetiska datauppsättningar, för att få tolkningsbara resultat och outperforming state-of-the-art basics i termer av både noggrannhet och skalbarhet.
Hallac m.fl. behandlar problemet med att lära sig en tidsvarierande graf med hjälp av tidsvarierande grafisk Lasso (TVGL) REF, som kombinerar grafisk Lasso med en tidsmässig regularisering och finner lösningen med hjälp av växelriktad metod för multiplikatorer (ADMM).
Network Inference via the Time-Varying Graphical Lasso
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}