The accurate and interpretable prediction of future events in time-series data often requires the capturing of representative patterns (or referred to as states) underpinning the observed data. To this end, most existing studies focus on the representation and recognition of states, but ignore the changing transitional relations among them. In this paper, we present evolutionary state graph, a dynamic graph structure designed to systematically represent the evolving relations (edges) among states (nodes) along time. We conduct analysis on the dynamic graphs constructed from the time-series data and show that changes on the graph structures (e.g., edges connecting certain state nodes) can inform the occurrences of events (i.e., time-series fluctuation). Inspired by this, we propose a novel graph neural network model, Evolutionary State Graph Network (EvoNet), to encode the evolutionary state graph for accurate and interpretable time-series event prediction. Specifically, Evolutionary State Graph Network models both the node-level (state-to-state) and graph-level (segment-to-segment) propagation, and captures the node-graph (state-to-segment) interactions over time. Experimental results based on five real-world datasets show that our approach not only achieves clear improvements compared with 11 baselines, but also provides more insights towards explaining the results of event predictions.


翻译:在时间序列数据中对未来事件的准确和可解释的预测往往需要捕捉代表模式(或被称为国家),作为观察数据的基础。为此,大多数现有研究侧重于国家的代表权和承认,但忽视了它们之间不断变化的过渡关系。在本文件中,我们介绍了进化状态图表,这是一个动态图表结构,旨在系统地反映各州(节点)之间逐渐演变的关系(前沿),我们对从时间序列数据构建的动态图表进行分析,并显示图表结构的变化(例如连接某些州节点的边缘)能够为事件(即时间序列波动)的发生提供信息。受此启发,我们提出了一个新的图表神经网络模型,即进化状态图网络(EvoNet),以编码进化状态图表,用于准确和解释时间序列事件预测。具体地说,进化状态图网络模型,包括节点(州对州)和图表层次(将某些州与区划连接起来的边缘)的传播,以及图表结构的变化(即连接某些州与时间序列的边缘)的变化,并捕捉到节点(州到时间序列)事件发生事件发生的情况。我们为此提出了一个新的图形神经网络网络模型网络模型模型模型模型模型模型模型模型模型模型模型,但只能提供更清晰的对比,从而提供对时间进行对比分析。

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