Higher-order Cross-structural Embedding Model for Time Series Analysis

📄 arXiv: 2410.22984v1 📥 PDF

作者: Guancen Lin, Cong Shen, Aijing Lin

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-10-30

💡 一句话要点

提出High-TS模型，通过高阶跨结构嵌入进行时间序列分析。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列分析 高阶交互 跨结构嵌入 多尺度Transformer 拓扑深度学习

📋 核心要点

  1. 现有时间序列分析方法难以捕捉时间戳之间复杂的高阶交互模式，且通常独立处理时间和空间依赖性。
  2. High-TS模型结合多尺度Transformer和拓扑深度学习，从时间和空间两个维度联合建模时间序列数据。
  3. 实验结果表明，High-TS在多个时间序列任务中超越了现有技术，验证了高阶跨结构信息的重要性。

📝 摘要（中文）

时间序列分析在医疗、金融和传感器网络等领域具有重要应用，因此备受关注。时间序列的复杂性和非平稳性使得捕获不同时间戳之间的交互模式具有挑战性。现有方法难以建模时间序列中的高阶交互，并且侧重于分别学习时间或空间依赖性，这限制了下游任务的性能。为了解决这些问题，我们提出了时间序列高阶跨结构嵌入模型（High-TS），这是一个通过结合多尺度Transformer与拓扑深度学习（TDL）来联合建模时间和空间视角的新框架。同时，High-TS利用对比学习来整合这两种结构，以生成鲁棒且具有区分性的表示。大量实验表明，High-TS在各种时间序列任务中优于最先进的方法，并证明了高阶跨结构信息在提高模型性能方面的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有时间序列分析方法无法有效建模高阶时间依赖性和空间依赖性的问题。现有方法通常独立处理时间和空间信息，忽略了它们之间的相互作用，导致在复杂的时间序列分析任务中表现不佳。此外，现有方法在高阶交互建模方面存在局限性，难以捕捉时间序列中隐藏的复杂模式。

核心思路：论文的核心思路是利用多尺度Transformer捕捉时间依赖性，利用拓扑深度学习（TDL）捕捉空间依赖性，并通过对比学习将二者有效融合。这种跨结构建模方法旨在同时学习时间和空间维度上的高阶交互，从而生成更鲁棒和具有区分性的时间序列表示。

技术框架：High-TS模型主要包含三个模块：多尺度Transformer模块、拓扑深度学习（TDL）模块和对比学习模块。首先，多尺度Transformer模块用于提取时间序列的时间依赖性特征。然后，TDL模块用于提取时间序列的空间结构特征。最后，对比学习模块用于整合时间和空间特征，生成最终的时间序列表示。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个高阶跨结构嵌入模型，该模型能够同时建模时间和空间维度上的高阶交互。通过结合多尺度Transformer和拓扑深度学习，该模型能够有效地捕捉时间序列中的复杂模式。此外，利用对比学习来整合时间和空间特征，进一步提高了模型的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：多尺度Transformer模块采用不同尺度的Transformer编码器来捕捉不同时间范围内的依赖关系。拓扑深度学习模块使用Persistent Homology来提取时间序列数据的拓扑特征，并使用神经网络来学习这些拓扑特征的表示。对比学习模块使用InfoNCE损失函数来最大化正样本对之间的相似性，同时最小化负样本对之间的相似性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，High-TS模型在多个时间序列任务中均优于现有最先进的方法。具体而言，High-TS在时间序列分类、预测和异常检测等任务上取得了显著的性能提升（具体数值未知）。这些结果验证了高阶跨结构信息在时间序列分析中的重要性，并证明了High-TS模型的有效性。

🎯 应用场景

High-TS模型可广泛应用于医疗健康、金融、传感器网络等领域的时间序列分析任务。例如，在医疗领域，可用于疾病诊断、病情预测；在金融领域，可用于股票价格预测、风险评估；在传感器网络领域，可用于异常检测、状态监测。该研究有助于提升时间序列分析的准确性和可靠性，为相关领域的决策提供更有效的支持。

📄 摘要（原文）

Time series analysis has gained significant attention due to its critical applications in diverse fields such as healthcare, finance, and sensor networks. The complexity and non-stationarity of time series make it challenging to capture the interaction patterns across different timestamps. Current approaches struggle to model higher-order interactions within time series, and focus on learning temporal or spatial dependencies separately, which limits performance in downstream tasks. To address these gaps, we propose Higher-order Cross-structural Embedding Model for Time Series (High-TS), a novel framework that jointly models both temporal and spatial perspectives by combining multiscale Transformer with Topological Deep Learning (TDL). Meanwhile, High-TS utilizes contrastive learning to integrate these two structures for generating robust and discriminative representations. Extensive experiments show that High-TS outperforms state-of-the-art methods in various time series tasks and demonstrate the importance of higher-order cross-structural information in improving model performance.