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定义“演变基因”的概念来捕获时间序列所隐含的用户行为,描述这些行为如何导致时间序列的产生.提出统一的框架,通过学习分类器来识别片段的不同演变基因,采用对抗性生成器估计片段的分布来实现演变基因.该模型有3个主要组成部分:基因识别,旨在学习片段的相应基因;基因生成,旨在学习从基因中生成片段;基因应用,旨在建模行为演变,将学习到的基因应用于未来值和事件的预测中.本研究的实验基于1个合成数据集和5个真实数据集,相关结果表明,该方法不仅可以获得好的预测结果,而且能够提供对结果的有效解释. 相似文献
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