PUPAE: Intuitive and Actionable Explanations for Time Series Anomalies
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Der, Audrey, Yeh, Chin-Chia Michael, Zheng, Yan, Wang, Junpeng, Zhuang, Zhongfang, Wang, Liang, Zhang, Wei, Keogh, Eamonn J. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Matrix Profile for Anomaly Detection on Multidimensional Time Series
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Systematic Evaluation of Generated Time Series and Their Effects in Self-Supervised Pretraining
di: Der, Audrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Der, Audrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
RPMixer: Shaking Up Time Series Forecasting with Random Projections for Large Spatial-Temporal Data
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Empowering Time Series Forecasting with LLM-Agents
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
TiCT: A Synthetically Pre-Trained Foundation Model for Time Series Classification
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
UltraSTF: Ultra-Compact Model for Large-Scale Spatio-Temporal Forecasting
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
Has Your Pretrained Model Improved? A Multi-head Posterior Based Approach
di: Aboagye, Prince, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aboagye, Prince, et al.
Pubblicazione: (2024)
CGS-Mask: Making Time Series Predictions Intuitive for All
di: Lu, Feng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lu, Feng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Matrix Profile for Time-Series Anomaly Detection: A Reproducible Open-Source Benchmark on TSB-AD
di: Yeh, Chin-Chia Michael
Pubblicazione: (2026)
di: Yeh, Chin-Chia Michael
Pubblicazione: (2026)
Understanding LLM Evaluator Behavior: A Structured Multi-Evaluator Framework for Merchant Risk Assessment
di: Wang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Liang, et al.
Pubblicazione: (2026)
See it, Think it, Sorted: Large Multimodal Models are Few-shot Time Series Anomaly Analyzers
di: Zhuang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuang, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual Training: Teaching Models Plausible and Actionable Explanations
di: Altmeyer, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Altmeyer, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2026)
TimeX++: Learning Time-Series Explanations with Information Bottleneck
di: Liu, Zichuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Zichuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
KDSelector: A Knowledge-Enhanced and Data-Efficient Model Selector Learning Framework for Time Series Anomaly Detection
di: Liang, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liang, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
FACEGroup: Feasible and Actionable Counterfactual Explanations for Group Fairness
di: Fragkathoulas, Christos, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fragkathoulas, Christos, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revealing the Power of Masked Autoencoders in Traffic Forecasting
di: Sun, Jiarui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sun, Jiarui, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Time Series Multitask Framework Integrating a Large Language Model, Pre-Trained Time Series Model, and Knowledge Graph
di: Hao, Shule, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hao, Shule, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tabular Diffusion based Actionable Counterfactual Explanations for Network Intrusion Detection
di: Galwaduge, Vinura, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Galwaduge, Vinura, et al.
Pubblicazione: (2025)
IMPACT: Influence Modeling for Open-Set Time Series Anomaly Detection
di: Zhou, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Xiaohui, et al.
Pubblicazione: (2026)
RealAC: A Domain-Agnostic Framework for Realistic and Actionable Counterfactual Explanations
di: Arefeen, Asiful, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Arefeen, Asiful, et al.
Pubblicazione: (2025)
TREASURE: The Visa Payment Foundation Model for High-Volume Transaction Understanding
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Spatiotemporal Process for Multivariate Time Series Anomaly Detection with Missing Values
di: Zheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
KTCF: Actionable Recourse in Knowledge Tracing via Counterfactual Explanations for Education
di: Kim, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kim, Woojin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Prompt Inject Detection with Generative Explanation as an Investigative Tool
di: Pan, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pan, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Improved Time Series Anomaly Detection by Applying Structural Similarity
di: Wang, Tiejun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Tiejun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conversational Time Series Foundation Models: Towards Explainable and Effective Forecasting
di: Cao, Defu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Defu, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM-as-a-Judge for Time Series Explanations
di: Sivalingam, Preetham, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sivalingam, Preetham, et al.
Pubblicazione: (2026)
Calibrated One-class Classification for Unsupervised Time Series Anomaly Detection
di: Xu, Hongzuo, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Xu, Hongzuo, et al.
Pubblicazione: (2022)
What-If Explanations Over Time: Counterfactuals for Time Series Classification
di: Schlegel, Udo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Schlegel, Udo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Actionable Counterfactual Explanations Using Bayesian Networks and Path Planning with Applications to Environmental Quality Improvement
di: Valero-Leal, Enrique, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Valero-Leal, Enrique, et al.
Pubblicazione: (2025)
Warped Time Series Anomaly Detection
di: Lacoquelle, Charlotte, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lacoquelle, Charlotte, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contrastive Time Series Forecasting with Anomalies
di: Ekstrand, Joel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ekstrand, Joel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Static Uncertainty: Modeling Temporal Uncertainty Dynamics for Probabilistic Time Series Forecasting
di: Wang, Yijun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yijun, et al.
Pubblicazione: (2026)
EchoTrail-GUI: Building Actionable Memory for GUI Agents via Critic-Guided Self-Exploration
di: Li, Runze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Runze, et al.
Pubblicazione: (2025)
POST: Prior-Observation Adversarial Learning of Spatio-Temporal Associations for Multivariate Time Series Anomaly Detection
di: Zhang, Suofei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Suofei, et al.
Pubblicazione: (2026)
An Empirical Evaluation of Factors Affecting SHAP Explanation of Time Series Classification
di: Serramazza, Davide Italo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Serramazza, Davide Italo, et al.
Pubblicazione: (2025)
CAFO: Feature-Centric Explanation on Time Series Classification
di: Kim, Jaeho, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Jaeho, et al.
Pubblicazione: (2024)
Abnormality Forecasting: Time Series Anomaly Prediction via Future Context Modeling
di: Zhao, Sinong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Sinong, et al.
Pubblicazione: (2024)
When Will It Fail?: Anomaly to Prompt for Forecasting Future Anomalies in Time Series
di: Park, Min-Yeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Park, Min-Yeong, et al.
Pubblicazione: (2025)
SPEAR: Soft Prompt Enhanced Anomaly Recognition for Time Series Data
di: Wei, Hanzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Hanzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Matrix Profile for Anomaly Detection on Multidimensional Time Series
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Systematic Evaluation of Generated Time Series and Their Effects in Self-Supervised Pretraining
di: Der, Audrey, et al.
Pubblicazione: (2024) -
RPMixer: Shaking Up Time Series Forecasting with Random Projections for Large Spatial-Temporal Data
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Empowering Time Series Forecasting with LLM-Agents
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025) -
TiCT: A Synthetically Pre-Trained Foundation Model for Time Series Classification
di: Yeh, Chin-Chia Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)