Disentangled Mode-Specific Representations for Tensor Time Series via Contrastive Learning

📄 arXiv: 2602.23663v1 📥 PDF

作者: Kohei Obata, Taichi Murayama, Zheng Chen, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai

分类: cs.LG

发布日期: 2026-02-27

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MoST，通过对比学习解耦张量时间序列的模态特定表示，提升分类与预测精度。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 张量时间序列 表示学习 对比学习 解耦表示 多模态数据

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理张量时间序列的复杂性，导致表示学习效果不佳，限制了下游任务的性能。
  2. MoST通过张量切片降低复杂度，并解耦模态特定和模态不变特征，利用对比学习框架进行参数优化。
  3. 实验结果表明，MoST在真实数据集上显著优于现有方法，提升了分类和预测的准确性。

📝 摘要（中文）

多模态张量时间序列(TTS)广泛存在于搜索引擎和环境监测系统等领域。学习TTS的表示有利于各种应用，但张量固有的复杂性阻碍了丰富表示的实现。本文提出了一种专门为TTS设计的表示学习方法，即MoST。MoST使用张量切片方法来降低TTS结构的复杂性，并学习可以解耦为各个非时间模态的表示。每个表示捕获模态特定特征（同一模态内变量之间的关系）和模态不变特征（不同模态表示中共同的特征）。我们采用对比学习框架来学习参数；损失函数包含两个部分，旨在以模态特定的方式和模态不变的方式学习表示，从而有效地利用解耦表示作为增强。在真实世界数据集上的大量实验表明，MoST在分类和预测精度方面始终优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态张量时间序列（TTS）的表示学习问题。现有的方法难以有效捕捉TTS中不同模态的特定信息以及模态之间的共享信息，导致学习到的表示不够丰富，无法很好地支持下游的分类和预测任务。TTS的复杂结构使得直接学习其表示非常困难。

核心思路：论文的核心思路是将TTS的表示解耦为模态特定（mode-specific）和模态不变（mode-invariant）两部分。模态特定表示捕捉同一模态内变量之间的关系，而模态不变表示捕捉不同模态之间共享的信息。通过这种解耦，可以更有效地利用TTS中的信息，学习到更具表达能力的表示。

技术框架：MoST的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 张量切片：将原始TTS沿着不同的非时间模态进行切片，得到多个子张量。2) 表示学习：对每个子张量，使用神经网络学习其表示。3) 对比学习：使用对比学习框架，分别学习模态特定和模态不变的表示。4) 参数优化：通过最小化对比损失函数，优化神经网络的参数。

关键创新：MoST的关键创新在于：1) 解耦表示：将TTS的表示解耦为模态特定和模态不变两部分，从而更有效地利用TTS中的信息。2) 对比学习框架：使用对比学习框架来学习解耦表示，通过正负样本对的构造，使得学习到的表示更具区分性。3) 张量切片：通过张量切片降低了TTS的复杂性，使得表示学习更加可行。

关键设计：MoST的关键设计包括：1) 损失函数：损失函数由两部分组成，一部分用于学习模态特定的表示，另一部分用于学习模态不变的表示。具体来说，使用了InfoNCE损失函数，通过最大化正样本对之间的相似度，最小化负样本对之间的相似度，来学习具有区分性的表示。2) 网络结构：可以使用各种神经网络结构来学习子张量的表示，例如MLP、CNN或RNN。论文中具体使用的网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MoST在多个真实世界数据集上，分类和预测精度均优于现有最先进的方法。具体的性能提升幅度未知，但摘要中强调了“consistently outperforms”，说明MoST具有较强的泛化能力。代码已开源，方便复现和进一步研究。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种领域，例如搜索引擎中的用户行为分析、环境监测系统中的污染物预测、金融领域的风险评估等。通过学习多模态张量时间序列的有效表示，可以提升相关任务的性能，为实际应用带来价值。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的张量数据，并与其他表示学习技术相结合。

📄 摘要（原文）

Multi-mode tensor time series (TTS) can be found in many domains, such as search engines and environmental monitoring systems. Learning representations of a TTS benefits various applications, but it is also challenging since the complexities inherent in the tensor hinder the realization of rich representations. In this paper, we propose a novel representation learning method designed specifically for TTS, namely MoST. Specifically, MoST uses a tensor slicing approach to reduce the complexity of the TTS structure and learns representations that can be disentangled into individual non-temporal modes. Each representation captures mode-specific features, which are the relationship between variables within the same mode, and mode-invariant features, which are in common in representations of different modes. We employ a contrastive learning framework to learn parameters; the loss function comprises two parts intended to learn representation in a mode-specific way and mode-invariant way, effectively exploiting disentangled representations as augmentations. Extensive experiments on real-world datasets show that MoST consistently outperforms the state-of-the-art methods in terms of classification and forecasting accuracy. Code is available at https://github.com/KoheiObata/MoST.