当然,事件序列也可以被看作时间点过程(temporal point process)的具体实例,时间点过程提供了一个概率模型来描事件随机发生的过程,常见的时间点过程模型包括泊松过程、霍克斯过程、自校正过程等等。针对事件序列的建模主要服务于三类任务:不同事件间因果关系挖掘、下一个时刻事件类型预测、下一个时刻事件发生时间预测。 下...
2 霍克斯过程 2.1 霍克斯过程(The Hawkes Process) 定义2.1 霍克斯过程 史事件\mathcal{H}(t)有关的计数过程N(t),满足 \mathbb{P}(N(t+h)-N(t)=m|\mathcal{H}(t))= \begin{cases} 1-\lambda^*(t)h+o(h), &m=0\\ \lambda^*(t)h+o(h),&m=1\\ o(h),&m>1 \end{cases}. \\...
内容提示: Transformer Hawkes Process *Simiao Zuo, Haoming Jiang, Zichong Li, Tuo Zhao and Hongyuan Zha†February 23, 2021AbstractModern data acquisition routinely produce massive amounts of event sequence data invarious domains, such as social media, healthcare, and f i nancial markets. These...
这个影响是不同事件之间的相互影响,有k个事件,就有k的平方个阿尔法 , 这个正向的影响随着 事件衰减,所以要加上 后面这个指数项 也就是说 hawkes process假设每一类别事件他的intensity function在一个base level的基础上不断被过去事件激发,激发又随着事件消减 time LSTM 作者提出了一个continuous-time LSTM 先看右...
为了研究群体网络(group network)中不同个体之间事件发生的动态互动(dynamic interaction),香港中文大学(深圳)官永涛教授提出群体网络Hawkes过程(Hawkes process)模型,并提供了模型中群体成员和模型参数的估计方法和理论性质,以及该模型在新浪微博相关数据上的...
引言部分首先概述了现有方法的不足，主要涉及以下几方面。本文提出了Transformer Hawkes Process（THP），将Hawkes过程与自注意力机制相结合。事件间的关联通过attention score表示，这种非循环结构有助于解决长期依赖问题。相较于RNN，Transformer更易于并行训练。2. 背景 本文未提及相关工作，但在背景部分介绍...
论文首先指出当前工作的局限，然后提出了Transformer Hawkes Process (THP)，通过attention score表示事件间的关联，避免了RNN的循环结构。THP模型结构包括事件类型嵌入、时间编码和自注意力机制。事件的嵌入是类型嵌入与时间编码的组合，经过多头注意力机制处理后，输入到前馈神经网络层生成事件序列的隐层，同时...
pythonmachine-learningreinforcement-learningtensorflowlstmgenerative-modelrnnimitation-learningpoint-processhawkes-process UpdatedMay 17, 2019 Python Parametric estimation of multivariate Hawkes processes with general kernels. monte-carlosgdstochastic-gradient-descenthawkes-process ...
Hawkes-Process-Toolkit是一个用于模拟和分析霍克斯过程(Hawkes processes)的工具包。霍克斯过程是一种用于建模事件发生的随机过程,其特点是事件的发生率受到之前发生事件的影响。 Hawkes-Process-Toolkit提供了一套丰富的功能,使用户能够灵活地构建、仿真和分析霍克斯过程。工具包支持多种类型的霍克斯过程模型,包括指数核(...
他与大家分享的主题是: 「用一个“神经”了的Hawkes process对事件序列建模」。届时将回顾“神经”了的Hawkes process模型 (NeurIPS 2017),并展示他和合作伙伴在这一方向上的最新进展 (NeurIPS 2020、ICML 2020)。 Talk·信息 ▼ 主题:用一个"神经"了的Hawkes process ...