2025最全AI时间序列论文导航：从入门到顶会研究的一站式资源库
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-AI-for-time-series-papers 你是否还在为查找高质量的AI时间序列论文而苦恼？面对NeurIPS、ICML等顶会的海量文献，如何快速定位到最有价值的研究？本文将带你全面掌握awesome-AI-for-time-series-papers项目的使用方法，助你轻松应对时间序列分析领域的学术研究与工程实践。读完本文，你将能够：
- 高效检索各顶会最新AI时间序列论文
- 系统学习时间序列分析的核心技术与前沿趋势
- 快速定位相关论文的代码实现与补充材料
- 参与项目贡献，成为AI时间序列社区的一员
项目概述：AI时间序列研究的导航灯塔
awesome-AI-for-time-series-papers是一个专业的学术资源集合项目，专注于人工智能在时间序列分析（AI4TS）领域的顶级会议和期刊论文、教程及综述。该项目由Qingsong Wen等人维护，旨在为研究人员和工程师提供最及时、最全面的AI时间序列分析资源。
项目核心价值
- 时效性：会议论文在接收结果公布后第一时间更新
- 全面性：涵盖机器学习、数据挖掘、人工智能等多领域顶会
- 实用性：多数论文提供代码链接，方便复现与应用
- 结构性：按会议、年份、研究方向分类，便于定向检索
项目维护活跃度
通过分析Git提交历史，我们可以看到项目维护者Qingsong Wen保持着高频的更新节奏：
9724cb6 - Qingsong Wen, 2023-09-14: Update README.md
e5eaace - Qingsong Wen, 2023-09-14: Update README.md
adb456d - Qingsong Wen, 2023-08-10: Update README.md
9cc095e - Qingsong Wen, 2023-07-05: Update README.md
a566201 - Qingsong Wen, 2023-06-20: update with ICML 2023 papers
平均每月至少有1-2次更新，确保了资源的新鲜度和前沿性。
快速上手：项目安装与基本使用
获取项目资源
要开始使用该项目，首先需要克隆仓库到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-AI-for-time-series-papers
cd awesome-AI-for-time-series-papers
项目文件结构
项目采用简洁的结构设计，核心内容集中在README.md文件中：
awesome-AI-for-time-series-papers/
├── LICENSE # 开源许可证
└── README.md # 核心内容文档
这种设计使得用户可以直接通过阅读README.md获取所有关键信息，无需复杂的文件导航。
核心功能详解：如何高效利用资源库
论文检索与筛选
项目将论文按年份和会议进行了系统分类，用户可以根据自己的需求快速定位相关资源：
按年份浏览
最新的2023年论文涵盖了NeurIPS、ICML、ICLR等顶级会议，包括时间序列预测、异常检测、分类等多个方向的突破性研究。
按会议筛选
项目覆盖的主要会议包括：
- 机器学习领域：NeurIPS, ICML, ICLR
- 数据挖掘领域：KDD
- 人工智能领域：AAAI, IJCAI
- 数据管理领域：SIGMOD, VLDB, ICDE
- 其他精选会议：WWW, AISTAT, CIKM等
例如，要查找ICML 2023年的时间序列预测论文，可直接定位到"AI4TS Papers 2023"下的"ICML 2023"小节：
### ICML 2023
#### Time Series Forecasting
* Learning Deep Time-index Models for Time Series Forecasting [[paper]](https://openreview.net/forum?id=pgcfCCNQXO)
* Regions of Reliability in the Evaluation of Multivariate Probabilistic Forecasts [[paper]](https://openreview.net/forum?id=gTGFxnBymb)
* Theoretical Guarantees of Learning Ensembling Strategies with Applications to Time Series Forecasting [[paper]](https://openreview.net/forum?id=YbYMRZbO1Y)
论文类型分类
项目将时间序列相关研究分为多个专题领域，方便用户按研究方向检索：
- 时间序列预测（Time Series Forecasting）
- 异常检测（Anomaly Detection）
- 分类问题（Classification）
- 数据填补（Imputation）
- 可解释性（XAI）
- 其他时间序列分析
以时间序列异常检测为例，2023年ICML会议收录了多篇重要论文：
#### Time Series Anomaly Detection, Classification, Imputation, and XAI
* Prototype-oriented unsupervised anomaly detection for multivariate time series [[paper]](https://openreview.net/forum?id=3vO4lS6PuF)
* Probabilistic Imputation for Time-series Classification with Missing Data [[paper]](https://openreview.net/forum?id=7pcZLgulIV)
* Provably Convergent Schrödinger Bridge with Applications to Probabilistic Time Series Imputation [[paper]](https://openreview.net/forum?id=HRmSGZZ1FY)
教程与综述资源利用
对于初学者或希望系统了解领域知识的用户，项目的"AI4TS Tutorials and Surveys"部分提供了丰富的学习资源：
精选教程
- KDD 2022：《Robust Time Series Analysis and Applications: An Industrial Perspective》
- AAAI 2022：《Time Series in Healthcare: Challenges and Solutions》
- IJCAI 2021：《Modern Aspects of Big Time Series Forecasting》
权威综述
涵盖时间序列分析各个方向的综述文章，如：
- 《Transformers in Time Series: A Survey》（IJCAI 2023）
- 《Time series data augmentation for deep learning: a survey》（IJCAI 2021）
- 《Neural temporal point processes: a review》（IJCAI 2021）
这些综述文章可以帮助读者快速掌握领域全貌和前沿动态。
高级应用：从论文到实践
代码实现获取
项目中多数论文条目都提供了官方代码链接，方便读者复现和应用：
* A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers [[paper]](https://openreview.net/forum?id=Jbdc0vTOcol) [[official code]](https://github.com/yuqinie98/PatchTST)
通过这些代码链接，你可以直接获取实现细节，加速自己的研究或工程项目开发。
研究趋势分析
通过对项目中论文的系统分析，可以洞察AI时间序列领域的研究趋势：
近年来，Transformer架构在时间序列领域的应用呈爆发式增长，同时自监督学习和对比学习等学习范式也被广泛探索。
贡献指南：如何参与项目发展
贡献方式
项目欢迎社区贡献，主要贡献方式包括：
- 补充遗漏论文：添加最新顶会/期刊的相关论文
- 完善论文信息：补充代码链接、幻灯片等资源
- 修正错误：纠正论文标题、作者、链接等错误信息
- 添加新类别：提出并添加新的论文分类维度
贡献流程
- Fork项目仓库
- 创建分支并进行修改
- 提交Pull Request
- 等待审核与合并
项目维护者通常会在1-3个工作日内响应贡献请求。
常见问题解答
Q: 如何确定论文是否符合收录标准？
A: 项目主要收录顶级AI/ML/DM会议（如NeurIPS, ICML, KDD等）和权威期刊的时间序列相关论文，优先考虑有代码实现的工作。
Q: 论文列表多久更新一次？
A: 主要会议论文接收结果公布后，维护者会尽快更新，通常在会议公布接收名单后1-2周内完成更新。
Q: 是否接受预印本论文？
A: 目前项目主要收录已正式发表的论文，arXiv预印本仅在特别注明的情况下收录。
总结与展望
awesome-AI-for-time-series-papers项目为AI时间序列领域的研究者和工程师提供了一个全面、及时、高质量的资源平台。通过本文介绍的方法，你可以高效利用该项目加速自己的研究和开发工作。
随着AI技术的不断发展，时间序列分析领域必将涌现更多创新成果。项目也将持续更新，为社区提供更全面的支持。我们鼓励读者积极使用、参与贡献，共同推动AI时间序列领域的发展。
最后，如果你觉得这个项目对你有帮助，请给项目点赞和星标，这将帮助更多人发现和使用这个有价值的资源库。
提示：定期查看项目更新，以获取最新的顶会论文和研究动态。下一期我们将深入解析2023年NeurIPS会议中最具突破性的时间序列论文，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
