EventNMF

新的EventNMF模型直接分析连续时间事件数据

研究人员开发了EventNMF，这是一种新颖的连续时间非负矩阵分解模型，旨在直接分析事件数据。与需要分箱或平滑的先前方法不同，EventNMF直接在原始事件时间上运行，保留了细粒度的时间特征和实体级别的异质性。该模型使用泊松过程框架和非负B样条基来揭示实体之间共享的时间模板，为神经科学和社交网络等领域的应用提供了数学上合理、高效且易于实现的解决方案。