第３回関西NIPS読み会：Temporal Regularized Matrix Factorization for High dimensional Time Series Prediction

Temporal Regularized Matrix Factorization

for High-dimensional Time Series Prediction

Hsiang-Fu Yu*, Nikhil Rao**, Inderjit S. Dhillon**University of Texas at Austin

**Technicolor Research

発表者：林勝悟

NIPS2016 読み会＠立命茨木2017/03/18

自己紹介• 発表者：林　勝悟

現所属：阪大産業科学研究所沼尾研 M2 年4 月から：京大鹿島研 D1

• 研究興味：異常検知・変化検知 in 構造データ

• 趣味：スケボー，日本茶（南部鉄器で沸かしたお湯を，ガラスの茶海で冷まし，常滑焼の急須で淹れ，有田焼の湯呑みで頂くのが直近の夢）

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時系列データ• 高次元化する時系列データ– 数千次元に上るデータの予測の計算コストは莫大

• ノイジーかつ欠損値が多い• 高次元かつ欠損値にも対応できるモデルが必要

3*1 https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/gpcp-monthly-global-precipitation-climatology-project

1979-2010 年に観測された降雨量 *1

既存時系列モデル• Autoregressive (AR) Models• Dynamic Linear Models– e.g. Kalman filter

• 計算コストと欠損値の扱いが問題– n 次元 T 時系列データに対する L 次 AR model の

O(Ln^2) のパラメータ推定の計算オーダーはO(TL^2n^4+L^

– Kalman filter はパラメータアップデートに　　　　　　　（ k は潜在次元数）

– AR は欠損値扱いが困難 [1]4

Matrix Factorization (MF)• 計算コストは次元数 n の線形オーダー• 欠損値対応可• 以下の目的関数を最適化することにより得られる

F ， X から Y を予測

5

二乗誤差 正則化項

n

kT

時系列行列の分解

MF の時間正則のためのグラフ正則

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グラフ

依存時系列差集合 (lag

set)エッジ重み

のグラフ

グラフ正則の問題• 　　　のため逆相関を扱えない• グラフ構造が自明なケースは少ない– 　＝ {1} が多用されるが，予測精度に問題– エッジ重みの学習が難しい• 以下の最適化問題を解くと　 ＝ を得てしまう

• 　の正則化項　　　　　　　を設けても，　　＝ 1 である，ワンホットベクトル　　を得てしまう．ここで，

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Temporal Regularized Matrix Factorization (TRMF)

著者らは時系列モデルに基づく正則化項の導入を提案

• データドリブンに時間構造を学習• ( 既存 MF と同様に )– 欠損値対応可– スケーラブル

• 既存ソルバーが適用可• 逆相関も学習可

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　　のある時系列モデルを想定

以下の正則化項を MF の目的関数に導入

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ガウシアンノイズ　と　 をパラメータとする時系列モデル

Temporal Regularized Matrix Factorization (TRMF) (cont.)

• 　の目的関数はある種の MAP 推定であるため，既存アルゴリズムで適切に推定可能

• 　　　　　 で　　　　　を予測した後， 　　　　　　　により，予測

• 　 ＝　　　で欠損値補間

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Temporal Regularized Matrix Factorization (TRMF) (cont.2)

TRMF AR Models (TRMF-AR)TRMF の AR モデルを提案． 　　　　　　　　　 とする．ここで，

このとき， AR に基づく正則化項を以下の用に記述．

なお，　　　　　， 　　　　，

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TRMF AR Models (TRMF-AR) (cont.)

　　　　　　をそれぞれ対角行列に制約．– パラメータ数　　　→– 過学習を回避– 解釈性が向上

以降，　列が　 　の対角成分であり，それ以外の成分が 0 である　　　　　と表記．以下のように正則化項を変形．

ここで，　　　　　　　　　　を　　の r 行，　　　　　　　　　を　　の r 行．

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TRMF AR Models (TRMF-AR) (cont.2)• 　　　がそれぞれ対角行列になっても，　　を通し

て，　の各次元間の構造学習が可能（逆に言うと，潜在空間の各次元が他次元と独立なAR となるように　　を学習する）

• 　はドメイン知識を自由組み込んだり長期間に設定可e.g. 　 1 日単位のデータの季節周期

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グラフ正則と TRMF-AR の関係

　　　　　　　　　　　　　となるように，

　　　　　　　　　，　とする．このとき，ある対角行列　　　　　と重み符号付きグラフ　　が存在し，

となる．また，　，　において

　　　　　　　　　　　　　　，である．

14の場合のグラフ

定理１

TRMF-AR のパラメータ最適化

交互最適化法により最適化可能

各パラメータの計算コスト• 　

Alternating Least Squaresや Coordinate Descent で• 　– Graph Regularization と同じ形式で表現できるため，

GRALS[4] が適用可能で• 　

フロベニウスノルム　　　　　　　　の場合，コレスキー分解で，

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既存 Temporal MF と TRMF-AR の関係

TRMF-AR は既存 Temporal MF の一般化に相当• Temporal Collaborative Filtering[23] は• Nonnegative Matrix Factorization[5] は，

　　　　　を使って　　　　　　　　　，となる 　　

• 　　　 [6,7] は　　　に対して

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Gaussian Markov Random Fields とTRMF-AR の関係

GMRF ：

任意の　　　，　　　において， TRMF-AR に対応するGMRF の共分散行列　　は，定理１の　　と同様の非対角成分の非零パターンを持ち，

である．

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e.g.

系１

Gaussian Markov Random Fields とTRMF-AR の関係 (cont.)

　　　　　　　とすると， [4] の Theorem 1 と系 1 より，を用いて以下の重み付き核型ノルムを記述できる．

ここで，　　　　　　，　　　　　　である．　　　　　とするとき，以下の凸緩和問題 (1) を考える．

ここで，　　　　，　は low spikiness[4] な行列集合である．このとき， [4] の Theorem 2 より，続く系 2 を得る．

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・・・ (1)

Gaussian Markov Random Fields とTRMF-AR の関係 (cont.2)

　　　　　をランク　で　　　　時系列の正解行列とする．　を，分散　　のガウスノイズがのり，ランダムに観測され　　　　　である行列とする．凸緩和問題(1) で得られた確信度の高い　　を用いて，

であり，　が与えられている場合，

である．ここで，　　　は正定数であり，　は　　　に依存する．

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系２

実験設定データセットの統計

各手法の

k と λ は時系列交差検証で決定し， Normalized Deviationと Normalized Root Mean Squared Error を評価 20

手法 synthetic electricity traffic walmart-1 walmart-2

TRMF-AR {1,…,8} {1,…,24}Ｕ {7×24,…,8×24-1} {1,…,10}Ｕ {50,…56}SVD-AR(1) 1 1 1 1 1

TCF[23] 1 1 1 1 1

AR(1) 1 1 1 1 1

DLM 1 1 1 1 1

Mean all all all all all

synthetic electricity traffic walmart-1 walmart-2n 16 370 963 1,350 1,582T 128 26,304 10,560 187 187

欠損比 0% 0% 0% 55.3% 49.3%

スケーラビリティの実験結果

• n=50000 では， 2 オーダー早い21

(T=512)

予測の実験結果

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Matrix Factorization Models Time Series Models

TRMF-AR SVD-AR(1) TCF AR(1) DLM R-DLM Mean

synthetic 0.373/0.487 0.444/0.872 1.000/1.424 0.928/1.401 0.936/1.391 0.996/1.420 1.000/1.424electricity 0.255/1.397 0.257/1.865 0.349/1.838 0.219/1.439 0.435/2.753 -/- 1.410/4.528traffic 0.187/0.423 0.555/1.194 0.624/0.931 0.275/0.536 0.639/0.951 -/- 0.560/0.826

walmart-1 0.533/1.958 -/- 0.540/2.231 -/- 0.602/2.293 -/- 1.239/3.103

walmart-2 0.432/1.065 -/- 0.446/1.124 -/- 0.453/1.110 -/- 1.097/2.088

欠損値なしデータ

欠損値ありデータ

欠損値補間の実験結果

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ある割合のデータを欠損値として予測

結論• 著者らは，欠損値を含む高次元データにも有効な

Temporal Regularized Matrix Factorization(TRMF)及び AR に基づく TRMF-AR を提案

• TRMF は自動で時間依存性を学習• TRMF-AR と既存研究を関連付けた• 高いスケーラビリティと精度を実証

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レビュー

５ 2-Confident (read it all; understood it all reasonably well) １ 1-Less confident (might not have understood significant parts)

6レビュー全て割りとべた褒めで，提案や論文構成に対するネガティブなコメントは特に無し

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コメント

Pros• 論文構成や既存研究との関連付けが綺麗

Cons• AR(7)等の予測精度と比較・議論すべきでは？比較手法が提案法に多少都合の良いように設定された印象

• 逆相関を持つ人工データも実験すればもっと提案法の主張を強められたのでは？

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参考文献[1] O. Anava, E. Hazan, and A. Zeevi. Online time series prediction with missing data. In Proceedings of the International Conference on Machine Learning, pages 2191–2199, 2015.[3] L. Xiong, X. Chen, T.-K. Huang, J. G. Schneider, and J. G. Carbonell. Temporal collaborative filtering with Bayesian probabilistic tensor factorization. In SIAM International Conference on Data Mining, pages 223–234, 2010.[4] N. Rao, H.-F. Yu, P. K. Ravikumar, and I. S. Dhillon. Collaborative filtering with graph information:Consistency and scalable methods. In Advances in Neural Information Processing Systems 27, 2015.[5] Z. Chen and A. Cichocki. Nonnegative matrix factorization with temporal smoothness and/or spatial decorrelation constraints. Laboratory for Advanced Brain Signal Processing, RIKEN, Tech. Rep, 68, 2005. [6] M. Roughan, Y. Zhang, W. Willinger, and L. Qiu. Spatio-temporal compressive sensing and internet traffic matrices (extended version). IEEE/ACM Transactions on Networking, 20(3):662–676, June 2012.[7] Y. Zhang, M. Roughan, W. Willinger, and L. Qiu. Spatio-temporal compressive sensing and internet traffic matrices. SIGCOMM Comput. Commun. Rev., 39(4):267–278, Aug. 2009. ISSN 0146-4833.

27

予備• [3]

• Spikiness[4] ：

•

• 28