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RSS订阅原创 ACMMM2025 |TGSI+SATL：不改模型架构也能提升预测性能，破解几何结构评估与建模难题！
文章针对时间序列预测中传统指标（如 MSE）无法评估几何结构的问题，提出两大核心方案：一是 TGSI 指标，将时间序列转为图像后，通过亮度和协方差分量量化几何结构相似度，弥补传统指标缺陷；二是 SATL 损失函数，在时间序列模态下，以一阶差异损失保结构、频域损失抓周期、感知特征损失对齐图像几何特征，结合 MSE 平衡数值与结构准确性。为结构感知的时间序列预测提供新方法。
2025-11-05 17:58:23
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原创 KDD2025 |DUET：时间 - 通道双聚类框架，多变量时序预测的 “全能选手”出现！
来自KDD2025，最新前沿时序技术，针对多变量时间序列预测的实际应用，提出了DUET 框架，首次在时间与通道维度同时引入聚类，分别解决 TDS 异质性与通道关联复杂性，突破传统单维度优化的局限。
2025-10-31 14:12:06
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原创 KDD2025 |ISTS-PLM：突破 PLM 在时间序列的 “规则依赖”，首探不规则时序分析！
来自KDD2025，最新前沿时序技术~针对预训练语言模型在不规则采样时间序列中的难题，提出了ISTS-PLM框架，首次探索 PLM 在 ISTS 分析中的潜力，解决 ISTS 的序列内建模和序列间建模难题。
2025-10-29 14:47:11
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原创 KDD2025 |TSFM-Bench：时序基础模型“全能测试场”，首个时间序列预测基础模型的综合统一基准！
来自KDD2025，最新前沿时序技术~设计了一个新的时间序列预测基础模型的综合统一基准-TSFM-Bench，能实现对 TSFMs 的全面、公平评估。
2025-10-28 14:30:39
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原创 NeurIPS2025 |TrajMamba：编码器 + 双预训练，智能交通轨迹学习难题突破！
来自NeurIPS2025，最新前沿时序技术~针对车辆 GPS 轨迹的轨迹学习，提出了TrajMamba 模型，解决轨迹学习中 “提取出行目的计算量大” 和 “轨迹冗余点影响效率与质量” 两大核心问题，在多个下游任务中实现了精度与效率的双重超越。
2025-10-21 18:21:19
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原创 TPAMI2025 |2 种超强时序特征选择策略！制造业 AI 实时质检难题全拿捏！
来自TPAMI2025，顶刊最新前沿时序技术，针对制造业 AI 中时间序列数据复杂度高、维度高导致实时验证困难的问题，提出两种优化的时间序列特征选择策略，能在提升分类准确率的同时降低推理延迟，满足实时生产约束。
2025-10-17 17:39:57
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原创 TPAMI2025 | AVC-GAN：三大核心设计碾压主流 GAN 模型，用非自回归 + 注意力破解 TSG 三大难题！
来自TPAMI2025~最新前沿时序技术。提出了一个新型生成对抗网络模型-AVC-GAN，目的是解决多元长期时间序列生成中 “长期建模、变量间相关性捕捉、单变量特征保留” 三大核心问题。
2025-10-16 17:05:24
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原创 NeurIPS2025 |MSFT：多尺度建模融入 TSFM 微调，制服时序模型微调的 “混杂因子”！
来自NeurIPS2025，最新前沿时序技术，文章提出了一个多尺度微调框架-MSFT，是首个将多尺度建模融入 TSFM 微调的框架，兼容不同编码器类 TSFM，且实现简单。
2025-10-13 18:19:05
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原创 NeurIPS2025 |DMMV：自适应分解 + 门控机制，43 次登顶 SOTA后拿捏LTSF 周期偏置难题！
来自NeurIPS2025，最新前沿时序技术，针对长期时间序列预测与视觉大模型的融合应用的难题，提出了一种分解式多模态视图框架 DMMV。
2025-10-11 15:08:03
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原创 NeurIPS2025 |WorldTrace 数据集 + UniTraj 模型，突破轨迹建模三大局限！
来自NeurIPS2025，最新前沿时序技术，针对人类轨迹建模，构建了首个源于 OpenStreetMap 开放平台的，全球大规模轨迹数据集WorldTrace，以及提出通用轨迹基础模型UniTraj。
2025-09-28 16:31:01
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原创 NeurIPS2025 |PLMTrajRec：双提示 + 间隔感知设计，数据稀缺与间隔适配难题全拿捏！
来自NeurIPS2025，最新前沿时序技术，针对时空轨迹恢复，提出了一个PLMTrajRec 模型，创新性地将预训练语言模型引入轨迹恢复任务，可高效处理稀疏轨迹恢复任务，尤其适用于密集轨迹数据稀缺、采样间隔多变的真实场景。
2025-09-27 15:14:11
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原创 NeurIPS2025 |TransferTraj：“双迁移”仅需预训练一次，搞定轨迹预测 + 恢复 + 时间估计！
来自NeurIPS2025，最新前沿时序技术，文章提出了一个TransferTraj 模型，首次实现 “双迁移”，同时解决轨迹模型的区域迁移与任务迁移问题，无需为每个场景单独训练。
2025-09-26 15:13:27
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原创 NeurIPS2025 |ST-TTC：光谱域校准器 + 闪速梯度更新，不改骨干网路也能拿捏分布偏移！
来自NeurIPS2025，最新前沿时序技术，首次提出时空预测的 “测试时计算” 范式-ST-TTC，通过测试阶段的动态校准而非训练阶段优化，解决非平稳分布偏移问题，无需修改骨干模型结构。
2025-09-25 11:28:23
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原创 NeurIPS2025 | GlODGen：卫星图像 + 人口数据，自动化完成数据处理到 OD 流生成！
来自NeurIPS2025，最新前沿时序技术~提出了一个GlODGen模型，是一个基于全球公开数据（卫星图像 + 人口数据）的 OD 流生成工具，突破传统数据依赖，实现全球任意城市的 OD 流生成。
2025-09-24 11:50:37
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原创 KDD2025 |BLAST：UMAP 降维 + 网格混合，构建首个平衡采样时间序列语料库！
文章首次系统研究预训练数据多样性对通用时间序列预测模型效率与性能的影响，填补领域空白；提出基于统计指标 + UMAP 降维 + 网格平衡采样的数据集构建方法，解决数据分布不均衡问题；提出的BLAST 通过平衡采样策略，在大幅降低计算资源与数据量需求的同时，实现了更优的零样本预测性能，为通用时间序列模型的预训练数据构建提供了新范式。
2025-09-23 14:08:01
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原创 KDD2025 | EVTSF 新任务 + STEV 框架，让时间序列预测适配传感器动态扩展场景！
文章提出了EVTSF 新任务，设计了STEV 框架通过 FlatS 和 STFL 模块，有效解决数据形状不一致与时空学习不平衡问题，在多领域实验中验证了其高性能、高数据效率与强泛化性，为传感器动态扩展场景的时间序列预测提供了有效解决方案。关注小时，持续学习前沿时序技术！
2025-09-22 17:58:17
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原创 KDD2025 |TimeCapsule：3D 张量压缩 + 残差补偿，长时序列预测不用卷复杂结构！
来自KDD2025，最新前沿时序技术，针对长期时间序列预测，提出了TimeCapsule模型，通过 3D 张量建模、MoMSA、JEPA 集成等创新，首次在 LTSF 中统一多尺度建模、跨维度依赖、信息压缩三大核心技术，实现了 “性能 - 效率 - 通用性” 的平衡。
2025-09-19 11:22:45
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原创 SIGMOD2025 | KDSelector：知识增强 + 数据剪枝，首个提升 TSAD 模型选择器性能的全能框架！
来自SIGMOD2025，最新前沿时序技术，针对时序异常检测提出了KDSelector 框架，是首个面向 NN-based TSAD 模型选择器的学习框架，通过知识增强和数据剪枝双路径，同时提升选择器的准确性与训练速度。
2025-09-18 15:05:11
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原创 SIGMOD2025 |多变量时间序列距离度量选择指南，30 种度量 + 3 大任务全面测评！
来自SIGMOD2025，最新前沿时序技术，文章围绕 MTS 距离度量评估的三大关键维度构建研究框架，确保评估的系统性与完整性，是迄今最全面的 MTS 距离度量评估研究。
2025-09-17 12:27:30
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原创 SIGMOD2025 | SPAS：实现数据流自适应发布，首个数据依赖的[特殊字符]- 事件 DP 数据流发布方案
来自SIGMOD2025，最新前沿时序技术，提出的SPAS方案，是首个基于数据依赖策略的𝑤- 事件 DP 数据流发布方案，能解决现有方案的适配性与短视性问题。
2025-09-16 11:04:17
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原创 SIGMOD2025 | Pandora：告别哈希冲突误判，用 “非活跃度” 破解数据流持久性检测难题！
来自SIGMOD2025,最新前沿时序技术，针对高速数据流场景中的“持久性”，提出了Pandora 草图，首次引入 “非活跃度”作为关键 metric，通过动态调整哈希冲突时的替换概率实现，平衡内存效率与检测精度。
2025-09-15 12:18:12
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原创 SIGMOD2025 |LeaFi：首个融合机器学习的 data series 索引，32 倍查询加速 + 99% 召回率！
来自SIGMOD2025，最新前沿时序技术，提出了LeaFi 框架，是首个将机器学习模型融入树状数据序列索引的通用框架，实现剪枝率与查询速度的大幅提升，同时保障用户自定义质量目标。
2025-09-12 11:12:17
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原创 SIGMOD2025 |清华ILTS：凸包优化 + 迭代采样告别ILTB”短视“，时序可视化质量与效率难题全部解决！
来自SIGMOD2025，最新前沿时序技术，提出迭代最大三角形采样（ILTS）算法，结合凸包加速技术，解决时间序列可视化中视觉质量与查询效率的两大难题。
2025-09-11 10:56:07
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原创 SIGMOD2025 |清华In-Database：首次结合时序聚类与 LSM-Tree 数据库，三招拿下IoT 时序聚类痛点！
来自SIGMOD2025，最新前沿时序论文，提出了三类核心方法，形成完整的 “数据库内时序聚类” 体系，针对LSM-Tree 时序数据库的聚类场景，分别解决数据无序、重复聚类、长序列处理三大挑战。
2025-09-10 11:52:53
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原创 SIGMOD2025 |MTCSC ：多维度协同约束 + 最小修复，首次将速度约束用于多变量时序清洗！
来自SIGMOD2025，最新前沿时序技术，提出一个MTCSC 系列算法，首次将速度约束应用于多变量时间序列清洗，提出 “最小修复原则”，避免数据分布失真。
2025-09-09 11:07:44
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原创 IJCAI2025 |HMF：多因素融合 + Transformer，重构术中低血压预测逻辑，提前预判！
来自IJCAI2025，最新时序技术，提出了一个混合多因素（HMF）网络，首次明确建模生理信号的时间依赖与非平稳性，为 IOH 预警提供新视角。
2025-09-08 11:26:37
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原创 IJCAI2025 | RePST：物理感知 + PLM 重编程，解决 PLM 与时空数据的适配问题！
来自IJCAI2025，最新前沿时序技术，提出了REPST 框架，是专为时空预测设计的物理感知 PLM 重编程框架，首次实现 PLM 在时空预测中物理语义理解与复杂结构建模的有效结合。
2025-09-05 11:03:52
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原创 IJCAI2025 | T2S：首个领域无关文本引导时序生成框架，解决数据稀疏 + 长度限制两大痛点！
来自IJCAI2025，最新前沿时序技术，提出了T2S模型与TSFragment-600K数据集，T2S模型是首个领域无关的文本引导时间序列生成框架，能生成语义对齐的任意长度时间序列。
2025-09-04 11:11:50
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原创 IJCAI2025 |DualTime：双适配器 + 共享骨干架构，拿下时间序列多模态模型模态偏向性问题！
来自IJCAI2025，前沿时序技术，论文针对时间序列多模态模型存在的模态偏向性，提出了DualTime 模型，能通过双适配器 + 共享骨干架构，有效挖掘时间序列与文本的互补信息。
2025-09-03 11:29:36
952
原创 IJCAI2025 | FreEformer：频域建模 + 增强注意力，多变量时序预测18个数据集碾压 SOTA！
来自IJCAI2025，最新前沿时序技术，针对多变量时间序列预测，提出了FreEformer模型，利用频域全局特性和增强注意力机制，实现更鲁棒的多变量时间序列预测。
2025-09-02 11:37:03
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原创 IJCAI2025 | DMM：因果视角 + 可识别性证明，针对 MAR/MNAR的时序插补“定制化”方案！
来自IJCAI2025，最新前沿时序技术，提出了一个DMM 框架，通过明确缺失机制的因果依赖，避免传统方法的 “黑箱偏差”，提升时间序列补全的准确性，为 “因果表示学习” 在时序数据中的应用提供新思路。
2025-09-01 10:55:41
1448
原创 IJCAI2025 | SoP策略：首次识别MTLC问题，模型无关、轻量易部署，时序预测新思路！
来自IJCAI2025，最新前沿时序技术，针对时序预测提出了一个新策略-Socket+Plug（SoP）策略，它是一种模型无关的非集体校准策略，通过非集体校准缓解 MTLC 问题，无需从零训练新模型即可显著提升时间序列（含时空）预测性能，且兼具轻量化、模型无关、易部署的优势。
2025-08-31 11:31:54
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原创 IJCAI2025 | DeepFeatIoT：首次在IoT融合学习与非学习特征！智慧工业传感器数据分类的新解法！
来自IJCAI2025，前沿时序论文技术，针对物联网传感器提出了一个新模型-DeepFeatIoT，这个模型首次在IoT传感器分类中融合学习与非学习特征，无需数据预处理，通过融合多类型特征，解决了 IoT 时序数据分类中 “标注少、数据异质、泛化差” 的核心问题。
2025-08-29 11:04:36
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原创 IJCAI2025 | CoFinDiff：交叉注意力 + Haar 小波，用条件扩散模型突破金融数据生成难题！
来自IJCAI2025，最新时序前沿技术，提出一个CoFinDiff模型，能生成数据符合金融典型事实，精准匹配任意趋势和波动率条件，且在深度对冲任务中能提升关键场景的模型性能。
2025-08-28 11:14:43
1495
原创 IJCAI2025 |LTLZinc：神经符号融合新基准，填补关系与时间知识融合的序列分类基准空白！
来自IJCAI2025，最新时序技术，针对神经符号人工智能，提出应该LTLZinc 基准框架，填补了关系与时间知识融合的序列分类基准空白。
2025-08-27 11:40:16
1151
原创 IJCAI2025 |CASA：用 CNN 自动编码器重构注意力，多元长期时序预测既准又轻！
来自IJCAI2025，最新前沿时序技术，提出了一个CASA 机制，能通过 CNN 自动编码器分数注意力机制，在多元长期时间序列预测中实现了“高性能 - 高效率”的平衡。
2025-08-26 11:21:07
1484
原创 KDD2025 | ModePlait：首次实现在流式场景中同时发现，时间演化因果关系和预测未来值！
来自KDD2025第二轮，最新前沿时序技术，提出了一个ModePlait 模型，首次实现了在流式场景中同时发现时间演化因果关系和预测未来值。
2025-08-25 11:25:25
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原创 KDD2025 | StochDiff：首次将扩散过程融入时序建模，手术实测可用，登顶临床预测任务！
来自KDD2025第二轮，最新前沿时序技术，提出了StochDiff模型，这个模型首次将扩散过程融入时间序列建模阶段，有效解决了高随机性时间序列的预测难题。
2025-08-22 12:24:43
1279
原创 KDD2025 | FUSION：北大力作，首次在小波域实现多模态融合，用扩散模型破解微服务故障诊断难题！
来自KDD2025第二轮，最新前沿时序技术，首次在小波域实现多模态融合，结合频域与时域特征，提出FUSION框架，通过多模态频域融合和不确定性时空建模，显著提升微服务异常检测性能。
2025-08-21 11:20:25
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原创 KDD2025 | FreRA：归纳频域三大优势，全局 + 独立 + 紧凑，时序分类、异常检测全拿捏！
来自KDD2025第二轮，最新前沿时序技术，设计了一个FreRA方法，通过挖掘频域的全局、独立和紧凑特性，设计轻量级自动增强机制，在时间序列分类、异常检测和迁移学习任务中实现了卓越性能。
2025-08-20 11:57:40
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