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。