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从基于实例自我注意力的 Hawkes 过程中学习格兰杰因果性
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内容提要
本文提出了一个新的稀疏Granger因果学习框架，用于处理时间事件数据，聚焦于Hawkes process。该框架解决了现有方法中的问题，并在电力网和云数据中心管理领域进行了验证。
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关键要点
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提出了一个新的稀疏Granger因果学习框架
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框架用于处理时间事件数据，聚焦于Hawkes process
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基于基数规范化的Hawkes process的数学定义
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旨在解决现有方法中的一些问题
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算法应用于实例 - wise因果事件分析
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稀疏性在分析中发挥了关键作用
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框架在电力网和云数据中心管理领域进行了验证
