グラフニューラルネットワークによる時系列予測：従来の手法を超えて

このブログ投稿では、グラフニューラルネットワークを用いた時系列予測の新しいアプローチを紹介します。個々の時系列のみに焦点を当てる従来の方法とは異なり、このアプローチはグラフ構造（例えば、リレーショナルデータベース）内のデータの相互接続性を活用します。時系列をグラフ内のノードとして表現し、グラフトランスフォーマーなどの手法を用いることで、モデルは異なる系列間の関係を捉え、より正確な予測につながります。また、回帰ベースと生成型予測方法を比較し、生成型アプローチが高頻度な詳細を捉え、稀なイベントを処理する能力の優位性を示します。