基于图增强的对比聚类方法在时间序列数据中的应用

《Knowledge-Based Systems》：Graph-augmented Contrastive Clustering for Time Series Data

时间序列图增强对比聚类方法提出加权KNN图构建正负样本对，迭代优化对比损失生成聚类特征，在36个UCR基准数据集上优于18种方法，平均轮廓系数排名第3，互信息排名第2，并扩展验证到128个数据集。

　　时间序列数据在科学研究和实际应用中具有重要地位，其独特的性质使得传统的数据建模方法面临诸多挑战。这类数据通常具有高维度、长序列、非线性等特征，这些特性在处理过程中容易导致信息过载和模型泛化能力不足。同时，由于时间序列数据往往标注稀疏，限制了监督学习的有效性，因此在实际任务中，许多研究者倾向于采用无监督学习方法，特别是时间序列聚类，来挖掘数据中的潜在模式和结构。

时间序列聚类方法的发展经历了多个阶段，从早期基于特征提取的局部模式学习，到近年来引入深度学习和对比学习的策略，逐步提升了模型的表达能力和聚类效果。然而，现有的方法在某些方面仍然存在局限性。一方面，部分方法虽然利用了对比学习来增强模型的表示能力，却忽略了聚类目标本身，导致生成的特征无法有效支持聚类任务。另一方面，一些方法虽然将对比学习嵌入到聚类过程中，但在构建正负样本对时，未能充分挖掘时间序列数据之间的潜在关联和结构，限制了模型的泛化能力。

针对上述问题，研究人员提出了一种新的方法——时间序列图增强对比聚类（Time Series Graph-augmented Contrastive Clustering, TSGCC）。该方法通过引入图增强策略，构建更符合聚类需求的正负样本对，并利用多粒度对比学习机制，使模型能够从多个角度提取具有区分性和聚类友好性的特征。TSGCC的核心思想是通过图结构信息优化对比学习目标，从而在特征空间中实现更精确的聚类分配。这一方法不仅能够提升模型在高维时间序列数据上的表现，还能够有效应对数据标注稀疏带来的挑战。

在TSGCC的框架中，首先通过构建加权K近邻（KNN）图，将时间序列数据划分为正负样本对。这一过程不仅考虑了原始数据的分布，还结合了数据增强后的结果，从而增强了样本之间的关联性。具体而言，加权KNN图能够帮助模型识别出哪些样本更有可能属于同一类别，哪些样本则属于不同类别。通过这种方式，TSGCC在构建正负样本对时，避免了传统方法中可能将同一类别的样本误判为负样本的问题，从而提升了模型的聚类性能。

接下来，TSGCC利用图结构信息进行实例级和类别级的对比学习。在实例级对比学习中，模型不仅关注样本之间的相似性，还结合了图结构中的权重信息，以消除正样本对中的噪声。这一过程能够确保模型在学习过程中更加专注于具有代表性的样本，提高特征的区分度。而在类别级对比学习中，TSGCC引入了类别正则化项，防止模型在深度聚类过程中出现过拟合现象。这种设计使得模型在面对复杂的时间序列数据时，依然能够保持良好的泛化能力和稳定性。

TSGCC的提出基于对现有方法的深入分析和改进。早期的时间序列聚类方法，如显著子序列学习（Salient Subsequence Learning, USSL）和自监督时间序列聚类网络（Self-Supervised Time Series Clustering Network, STCN），主要依赖于特征提取来学习局部模式。虽然这些方法能够将时间序列转化为有意义的特征向量，从而提升模型的可解释性，但在高维空间中，它们往往难以捕捉潜在的结构信息，导致聚类效果受限。近年来，随着深度学习技术的发展，一些方法如深度嵌入聚类（Deep Embedded Clustering, DEC）、改进的深度嵌入聚类（Improved Deep Embedded Clustering, IDEC）以及深度时间序列聚类表示（Deep Temporal Clustering Representation, DTCR）被提出，这些方法在模型的泛化能力上有所提升，但仍然侧重于低层次的特征学习，忽略了高层次的抽象特征，使得模型在处理复杂的时间序列数据时存在不足。

为了克服这些挑战，TSGCC提出了一种端到端的无监督时间序列聚类框架，结合了图增强和对比学习的优势。该方法通过构建加权KNN图，使模型能够更好地理解数据之间的关系，并利用多粒度对比学习策略，从多个角度提取具有区分性和聚类友好性的特征。TSGCC在多个实验中展示了其优越性，特别是在128个UCR时间序列基准数据集上的表现，取得了显著的提升。在36个代表性数据集中，TSGCC在12个数据集上达到了最佳的聚类效果，并在RI（Rand Index）和NMI（Normalized Mutual Information）指标上取得了最高的平均排名（3.22）和第二高的平均排名（3.89）。这些结果表明，TSGCC在时间序列聚类任务中具有广泛的应用前景和良好的性能表现。

此外，TSGCC还通过消融实验验证了其方法的有效性。消融实验可以帮助研究人员了解不同模块对整体性能的影响，从而进一步优化模型结构。通过对比不同配置下的实验结果，研究人员发现，图增强策略和多粒度对比学习机制对提升聚类效果具有重要作用。这一发现不仅为TSGCC方法提供了理论支持，也为未来的时间序列聚类研究提供了新的思路。

TSGCC的提出不仅解决了现有方法在构建正负样本对和挖掘数据结构方面的不足，还通过引入图增强策略，使模型能够更有效地学习时间序列数据的特征。这种策略使得模型在处理时间序列数据时，能够更好地理解数据之间的关系，并根据这些关系进行更精确的聚类分配。同时，TSGCC通过多粒度对比学习机制，使模型能够从多个角度提取特征，从而提升模型的表达能力和聚类效果。

在实验部分，研究人员对TSGCC进行了全面的评估，涵盖了128个UCR时间序列数据集。这些数据集涵盖了多个领域，包括基因组学、金融和医学等，具有广泛的代表性和应用价值。通过对比实验，研究人员发现，TSGCC在多个数据集上均表现出优于其他方法的性能。特别是在某些具有挑战性的数据集上，TSGCC能够有效提升聚类精度，从而为实际应用提供了有力的支持。

TSGCC的成功不仅得益于其方法设计的创新，还与实验设计的严谨性密切相关。研究人员选择了具有代表性的36个数据集，作为与现有方法进行对比的基础。这一选择确保了实验结果的广泛适用性，并能够准确反映TSGCC在不同数据集上的表现。通过这种方式，研究人员能够全面评估TSGCC的性能，并为未来的研究提供有价值的参考。

此外，TSGCC的实现也充分考虑了实际应用中的需求。例如，在构建加权KNN图时，研究人员采用了多种策略，以确保图结构能够准确反映时间序列数据之间的关系。同时，在对比学习过程中，研究人员引入了权重调整机制，以消除正样本对中的噪声，提高模型的鲁棒性。这些设计使得TSGCC不仅在理论上具有创新性，在实际应用中也表现出良好的性能。

TSGCC的提出为时间序列聚类研究提供了一种新的思路，即通过图增强和对比学习的结合，提升模型在高维数据上的表现。这一方法不仅能够有效解决传统方法在构建正负样本对和挖掘数据结构方面的不足，还能够通过多粒度对比学习机制，使模型能够从多个角度提取特征，从而提升模型的表达能力和聚类效果。同时，TSGCC的实验结果也表明，该方法在多个领域和数据集上均具有广泛的应用价值。

在实际应用中，TSGCC可以用于各种需要时间序列聚类的场景，例如基因组学中的基因表达分析、金融中的市场趋势预测、医学中的疾病诊断等。这些应用场景通常涉及大量的时间序列数据，且数据标注稀疏，使得传统的监督学习方法难以直接应用。而TSGCC通过引入图增强和对比学习，能够有效应对这些挑战，提升模型的性能和适用性。

总的来说，TSGCC是一种具有创新性和实用性的无监督时间序列聚类方法。通过结合图增强和对比学习，该方法不仅能够提升模型在高维时间序列数据上的表现，还能够有效解决传统方法在构建正负样本对和挖掘数据结构方面的不足。TSGCC的实验结果表明，该方法在多个数据集上均取得了显著的提升，为时间序列聚类研究提供了新的方向和思路。同时，TSGCC的实现也为实际应用提供了有力的支持，使其能够在各种领域中发挥重要作用。