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Higher-order Cross-structural Embedding Model for Time Series Analysis
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内容提要
该研究提出了一种高阶交叉结构嵌入模型（High-TS），旨在改善时间序列分析中的高阶交互建模不足。通过结合多尺度Transformer和拓扑深度学习，该模型在时间和空间上进行联合建模，并利用对比学习生成稳健的表示。实验结果表明，High-TS在多项任务中优于现有方法，突显了高阶交叉结构信息对模型性能的重要性。
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关键要点
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该研究提出了一种高阶交叉结构嵌入模型（High-TS），旨在解决时间序列分析中的高阶交互建模不足问题。
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High-TS模型结合了多尺度Transformer和拓扑深度学习，能够在时间和空间上进行联合建模。
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该模型利用对比学习生成稳健且可区分的表示。
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实验结果显示，High-TS在多种时间序列任务中表现优于现有的先进方法。
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研究强调了高阶交叉结构信息对提升模型性能的重要性。
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