論文の概要: Mask the Redundancy: Evolving Masking Representation Learning for Multivariate Time-Series Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17008v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 07:26:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:18.922114
• Title: Mask the Redundancy: Evolving Masking Representation Learning for Multivariate Time-Series Clustering
• Title（参考訳）: マスク・ザ・冗長性:多変量時系列クラスタリングのためのマスキング表現学習の進化
• Authors: Zexi Tan, Xiaopeng Luo, Yunlin Liu, Yiqun Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,IVM(Importance-aware Variate-wise Masking)およびMEV(Multi-Endogenous Views)表現学習モジュールからなるEMTC(Evolving-Masked MTS Clustering)手法を提案する。 15の実際のベンチマークデータセットの実験では、8つのSOTA法と比較してEMTCの優位性が示され、EMTCは最強のベースラインよりも平均4.85%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.21087649188741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multivariate Time-Series (MTS) clustering discovers intrinsic grouping patterns of temporal data samples. Although time-series provide rich discriminative information, they also contain substantial redundancy, such as steady-state machine operation records and zero-output periods of solar power generation. Such redundancy diminishes the attention given to discriminative timestamps in representation learning, thus leading to performance bottlenecks in MTS clustering. Masking has been widely adopted to enhance the MTS representation, where temporal reconstruction tasks are designed to capture critical information from MTS. However, most existing masking strategies appear to be standalone preprocessing steps, isolated from the learning process, which hinders dynamic adaptation to the importance of clustering-critical timestamps. Accordingly, this paper proposes the Evolving-masked MTS Clustering (EMTC) method, with its model architecture composed of Importance-aware Variate-wise Masking (IVM) and Multi-Endogenous Views (MEV) representation learning modules. IVM adaptively guides the model in learning more discriminative representations for clustering, while the MEV-based reconstruction and contrastive learning pathways enhance the generalization. That is, the MEV reconstruction facilitates multi-perspective complementary to prevent the masking from premature convergence, and the clustering-guided contrastive learning facilitates the joint optimization of representation and clustering. Extensive experiments on 15 real benchmark datasets demonstrate the superiority of EMTC in comparison with eight SOTA methods, where the EMTC achieves an average improvement of 4.85% over the strongest baselines.
• Abstract（参考訳）: 多変量時間系列(MTS)クラスタリングは、時間データサンプルの固有のグループ化パターンを発見する。 時系列は豊かな識別情報を提供するが、定常機械の運転記録や太陽発電のゼロ出力期間など、かなりの冗長性も含んでいる。 このような冗長性は、表現学習における差別的タイムスタンプへの注意を減らし、MSSクラスタリングのパフォーマンスボトルネックにつながる。 マスキングはMSS表現を強化するために広く採用されており、時間的再構成タスクはMSSから重要な情報をキャプチャするために設計されている。 しかし、既存のマスキング戦略のほとんどは、学習プロセスから切り離されたスタンドアロンの事前処理ステップであり、クラスタリングクリティカルなタイムスタンプの重要性への動的適応を妨げる。 そこで本稿では,IVM(Importance-aware Variate-wise Masking)とMEV(Multi-Endogenous Views)の表現学習モジュールからなるEMTC(Evolving-Masked MTS Clustering)手法を提案する。 IVMはクラスタリングのためのより差別的な表現の学習においてモデルを適応的に導く一方、MEVベースの再構成と対照的な学習経路は一般化を促進する。 すなわち,MEV再構成はマスキングの早期収束を防止し,クラスタリング誘導型コントラスト学習は表現とクラスタリングの協調最適化を促進する。 15の実際のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、8つのSOTA法と比較してEMTCの優位性を示し、EMTCは最強のベースラインよりも平均4.85%向上した。

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