arXiv cs.LG· Zhijie Zhong, Zhiwen Yu, Pengyu Li, Liujian Zhang, Qiaoli Ni, Jiang Jun, Jianming Lv, Kaixiang Yang, C. L. Philip Chen·· 11 天前AI 评分36
时间序列异常检测的未来：从历史回顾到统一展望
Future of Time Series Anomaly Detection: From Historical Review to Unified Outlook
AI 导读
时间序列异常检测（TSAD）综述全面梳理了扩散模型、状态空间模型与 LLM 等新兴架构，并构建起细化的异常分类与范式分类体系。该研究系统分析了现有评估方法并通过实验检验指标保真度，同时开源了包含算法、数据集和评估工具的基准仓库。此外，论文还指出了动态阈值、模型可解释性、零样本迁移及时间序列基座模型等开放挑战。
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