I många tillämpningar inom ekonomi, biologi och sociologi involverar komplexa system entiteter som interagerar med varandra. Dessa processer har det säregna i att utvecklas över tiden och att omfatta latenta faktorer, som påverkar systemet utan att uttryckligen mätas. I detta arbete presenterar vi latent variabel tidsvarierande grafisk lasso (LTGL), en metod för multivariat tid-serie grafisk modellering som beaktar påverkan av dolda eller omätbara faktorer. Uppskattningen av de latenta faktorernas bidrag är inbäddad i modellen som producerar både glesa och lågvärdiga komponenter för varje tidpunkt. I synnerhet representerar den första komponenten konnektivitetsstrukturen för observerbara variabler i systemet, medan den andra representerar inverkan av dolda faktorer, antas vara få med avseende på de observerade variablerna. Vår modell inkluderar tidskonsistens på båda komponenterna, vilket ger ett exakt evolutionsmönster i systemet. Vi härleder en dragbar optimeringsalgoritm baserad på multiplikatormetoden för alternerande riktning, och utvecklar en skalbar och effektiv implementering som utnyttjar närliggande operatörer i sluten form. LTGL valideras i stor utsträckning på syntetiska data, vilket ger optimal prestanda i fråga om noggrannhet, strukturinlärning och skalbarhet med avseende på grundsanning och toppmoderna metoder för grafisk inferens. Vi avslutar med tillämpning av LTGL på verkliga fallstudier, från biologi och ekonomi, för att illustrera hur vår metod kan användas framgångsrikt för att få insikter om multivariat tidsseriedata.
På ett liknande sätt, latent variabel tidsvarierande grafisk lasso REF sträcker latent variabel grafisk lasso.
Latent Variable Time-varying Network Inference
{'venue': 'Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery&Data Mining (KDD 2018). ACM, New York, NY, USA, 2338-2346', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}