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来源 ：时序人 本文 约2000字 ，建议阅读 5分钟 本文介绍一篇KDD 2024中的时序表示学习方法文章。 本文介绍一篇KDD 2024中的时序表示学习方法文章。研究者提出了 TSDE，一种用于时间序列表示学习（TSRL）的新型自监督学习（SSL）框架。TSDE 是同类中的第一个，它有效地利用了一个扩散过程，该过程基于一种创新的双正交 Transformer 编码器架构，该架构具有交叉机制，并采用了一种独特的IIF掩码策略。研究者在多种时间序列分析任务上进行了全面的实验，表明 TSDE 在处理高缺失率和各种复杂性的多变量时间序列（MTS）数据时显示出显著的结果，从而验证了其在捕捉复杂 MTS 动态方面的有效性。 【论文标题】 Self-Supervised Learning of Time Series Representation via Diffusion Process and Imputation-Interpolation-Forecasting Mask 【论文地址】 https://arxiv.org/abs/2405.05959 【论文源码】 htt
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