論文の概要: Towards Explainable Deep Clustering for Time Series Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20840v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 13:50:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.140129
- Title: Towards Explainable Deep Clustering for Time Series Data
- Title(参考訳): 時系列データのための説明可能なディープクラスタリング
- Authors: Udo Schlegel, Gabriel Marques Tavares, Thomas Seidl,
- Abstract要約: このサーベイは、時系列のための説明可能なディープクラスタリングの構造化された概要を提供する。
私たちの分析によると、ほとんどの作業はオートエンコーダとアテンションアーキテクチャに依存しており、ストリーミング、不規則にサンプリングされた、あるいはプライバシ保護されたシリーズを限定的にサポートしています。
この分野を前進させるために、我々は6つの研究機会を概説する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.504516313767799
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep clustering uncovers hidden patterns and groups in complex time series data, yet its opaque decision-making limits use in safety-critical settings. This survey offers a structured overview of explainable deep clustering for time series, collecting current methods and their real-world applications. We thoroughly discuss and compare peer-reviewed and preprint papers through application domains across healthcare, finance, IoT, and climate science. Our analysis reveals that most work relies on autoencoder and attention architectures, with limited support for streaming, irregularly sampled, or privacy-preserved series, and interpretability is still primarily treated as an add-on. To push the field forward, we outline six research opportunities: (1) combining complex networks with built-in interpretability; (2) setting up clear, faithfulness-focused evaluation metrics for unsupervised explanations; (3) building explainers that adapt to live data streams; (4) crafting explanations tailored to specific domains; (5) adding human-in-the-loop methods that refine clusters and explanations together; and (6) improving our understanding of how time series clustering models work internally. By making interpretability a primary design goal rather than an afterthought, we propose the groundwork for the next generation of trustworthy deep clustering time series analytics.
- Abstract(参考訳): ディープクラスタリングは、複雑な時系列データに隠されたパターンやグループを明らかにするが、その不透明な決定-決定制限は、安全クリティカルな設定での使用を制限している。
このサーベイは、時系列のための説明可能なディープクラスタリングの構造化された概要を提供し、現在のメソッドとその実世界のアプリケーションを収集します。
医療、金融、IoT、気候科学の分野にわたるアプリケーションドメインを通じて、ピアレビューとプレプリントの論文を徹底的に議論し比較します。
我々の分析によると、ほとんどの作業はオートエンコーダとアテンションアーキテクチャに依存しており、ストリーミング、不規則にサンプリングされた、あるいはプライバシー保護されたシリーズのサポートが限られており、解釈可能性は主にアドオンとして扱われている。
1)複雑なネットワークと組み込みの解釈可能性を組み合わせること,(2)教師なしの説明を明確かつ忠実に重視する評価指標を設定すること,(3)ライブデータストリームに適応する説明書を構築すること,(4)特定のドメインに合わせた説明書を作成すること,(5)クラスタや説明を洗練するための人間-イン・ザ・ループ法を追加すること,(6)時系列クラスタリングモデルを内部でどのように機能するかの理解を改善すること,の6つの研究機会を概説する。
解釈可能性(interpretability)を後から考えるよりも第一の設計目標とすることで,次世代の信頼性の高い深層クラスタリング時系列分析の基盤となるものを提案する。
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