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Hawkes process
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新的变分方法使用Wasserstein-Fisher-Rao几何进行霍克斯过程强度估计
研究人员开发了一种新的变分方法，用于估计霍克斯过程的背景强度，特别是在已知触发机制但背景密度未知的情况下。该方法利用Wasserstein-Fisher-Rao几何和分布框架来处理不属于经典梯度流公式的动力学。该方法涉及将这些动力学投影到统计流形上，以推导出有限维方案，并侧重于高斯混合流形以实现实际应用。
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新的GAttNHP模型增强了时间知识图谱的预测能力
研究人员开发了一个名为Group Attention Neural Hawkes Process (GAttNHP)的新框架，以改进时间知识图谱（TKGs）的预测。该模型解决了编码长距离时间依赖性、建模事件链之间的相互激发以及处理重尾到达间隔时间等挑战。GAttNHP利用自注意力编码器、语义软分组模块和非交叉分位数回归头，在六个基准数据集的实体和时间预测任务上取得了更好的性能。