TimeDP:一种基于领域提示的多领域时间序列生成模型

TimeDP 利用领域提示生成多领域时间序列,实现跨领域泛化,提升生成质量。

原文标题:【AAAI2025】TimeDP:通过领域提示学习生成多领域时间序列

原文作者:数据派THU

冷月清谈:

TimeDP 是一种新的时间序列生成模型,它利用领域提示来实现跨领域的泛化。该模型的核心是一个时间序列语义原型模块,它定义了一组时间序列原型来表示时间序列的基础特征。每个原型向量可以被视为一个“词”,代表某种基本的时间序列特征。

为了学习领域提示,TimeDP 使用一个原型分配模块来提取领域特定的原型权重。这些权重反映了不同领域对不同原型的依赖程度,并被用作生成条件。

在生成过程中,TimeDP 首先从目标领域提取“领域提示”,然后利用这些提示来指导生成过程。这种方法使得 TimeDP 能够生成与目标领域特征一致的时间序列样本。

实验结果表明,TimeDP 不仅在领域内生成质量上优于现有方法,而且在生成未见过领域样本的能力上也表现出色,这体现了其强大的泛化能力。

怜星夜思:

1、TimeDP 中提到的“领域提示”具体指什么?如何理解它在时间序列生成中的作用?
2、TimeDP 如何处理不同领域时间序列长度差异的问题?
3、除了数据增强和隐私保护,TimeDP 还有什么其他的潜在应用场景?

原文内容

来源:专知

本文约1000字,建议阅读5分钟

本文提出了一种基于领域提示的多领域时间序列扩散模型,命名为 TimeDP


时间序列生成模型对数据增强和隐私保护等应用至关重要。

大多数现有的时间序列生成模型通常是针对一个特定领域的数据进行生成设计的。尽管在其他应用领域中,利用来自不同领域的数据以实现更好的泛化已被证明是有效的,但由于不同真实世界时间序列类别之间模式的巨大差异,这种方法在时间序列建模中仍然面临挑战。

本文提出了一种基于领域提示的多领域时间序列扩散模型,命名为 TimeDP。在 TimeDP 中,我们利用一个时间序列语义原型模块,该模块定义了时间序列原型来表示时间序列的基础,每个原型向量作为“词”代表某种基本的时间序列特征。我们应用了一个原型分配模块,用于提取领域特定的原型权重,从而学习领域提示作为生成条件。在采样过程中,我们从目标领域提取“领域提示”,并利用这些领域提示作为条件生成时间序列样本。实验结果表明,我们的方法在领域内生成质量上优于基线方法,并且在生成未见过领域样本的能力上也表现出色。

代码 — https://github.com/YukhoY/TimeDP



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TimeDP 可以用于预测未来趋势,比如预测股票价格、天气变化等。

文章中没有明确提到如何处理长度差异问题,或许 TimeDP 使用了某种归一化或填充的技术来统一长度。

TimeDP 还可以用于生成合成数据,例如在医疗领域生成模拟患者数据,用于研究和模型训练,从而解决数据稀缺的问题。

“领域提示”可以理解为每个领域在时间序列原型上的权重分布,它就像一个标签,告诉模型要生成哪个领域的时间序列。 举个例子,如果我们要生成心电图数据,那么“领域提示”就会包含心电图数据特有的原型权重,引导模型生成具有心电图特征的时间序列。

长度差异确实是时间序列分析中的一个常见问题。TimeDP 可能通过对时间序列进行分段或使用循环神经网络等方法来处理不同长度的输入。

可以考虑在预处理阶段对不同长度的时间序列进行padding,或者使用能够处理变长序列的模型结构,例如Transformer。这需要结合 TimeDP 的具体实现细节来判断。

领域提示就像菜谱中的调料,不同的调料组合会产生不同的菜肴风味。TimeDP 中的领域提示通过调整不同时间序列原型的权重,来控制生成时间序列的“风味”,使其符合特定领域的特点。

领域提示可以看作是不同领域时间序列的“DNA”,它编码了每个领域独特的模式和特征。TimeDP 通过提取和利用这些“DNA”信息,实现了跨领域的时间序列生成。

在异常检测方面,TimeDP 可以生成正常时间序列样本,用于训练异常检测模型。