高次元および方向性のある相互作用の予測のための神経時間点過程

本論文では、高次元かつ方向性のある相互作用を予測するための新しいモデルDHyperNodeTPPを提案する。このモデルは、ノードレベルでの事象発生時刻の予測、候補となる高次元相互作用の生成、そして高次元相互作用の予測という3つのタスクを統合的に学習する。これにより、従来のモデルに比べて効率的に高次元かつ方向性のある相互作用を予測することができる。