時系列グラフネットワーク、履歴イベントで予測解釈性向上へ
arXiv cs.LGは7月4日(現地時間)、Temporal Graph Networks（TGNs）の予測解釈性を高める新たな手法に関する論文を発表した。Yazheng Liu氏らの研究チームは、TGNsのメモリモジュールに着目し、過去のイベントが予測に与える影響を定量的に説明するアプローチを提案。topology attribution treeとmemory backtracking treeを活用することで信頼性向上を目指す。実験では9つのデータセットを用い、既存手法を上回る性能を示したと報告されている。