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SIGCOMM 2023 | Veritas: 通过视频流媒体记录进行因果推理

在目前的视频流媒体的研究中,因果查询通常用来研究不同因素之间的因果关系,这种分析可以帮助视频流媒体服务提供商了解特定因素如何影响用户体验,从而优化服务。但在实际场景中,很难进行完全随机的实验来确定不同因素之间的因果关系,特别是当涉及到网络性能、用户行为和视频质量等复杂因素时。本文提出了 Veritas 框架,该框架利用现有的记录数据,因果推理和反事实查询,来推断不同设计选择(不同的 ABR 算法、ABR 算法中新的视频质量选项等)对视频流媒体性能的影响,因此,Veritas 框架能通过不同的设计来推断对视频流媒体性能的影响,有助于改善视频流媒体服务的高效性和稳定性。

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​万字综述 | 图神经网络在时间序列中的应用:预测、分类、填补和异常检测

时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型,由物理传感器和在线过程(虚拟传感器)大量生成。因此,时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络(GNNs)的最新进展,基于GNN的时间序列分析方法大幅增加。这些方法可以明确地建模时序和变量间的关系,而传统的和其他基于深度神经网络的方法则难以做到。在这项调查中,我们对图神经网络在时间序列分析中的应用进行了全面回顾(GNN4TS),涵盖了四个基本维度:预测、分类、异常检测和填补。我们的目标是指导设计师和从业者了解、构建应用程序,并推进GNN4TS的研究。首先,我们提供了一个全面的面向任务的GNN4TS分类法。然后,我们介绍和讨论代表性研究成果,并介绍GNN4TS的主流应用。最后,我们全面讨论了潜在的未来研究方向。这项调查首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识,突出了图神经网络在时间序列分析中的基础、实际应用和机遇。

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