高端成果系列报道之四十三

Bo-Wen Xiao, Hong-Jie Xing*, Chun-Guo Li*, MulGad: Multi-granularity contrastive learning for multivariate time series anomaly detection. Information Fusion, Vol. 119, 103008, 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103008.

该论文将上下文对比学习与序列间对比学习相结合，提出了基于多粒度对比学习的多变量时间序列异常检测模型。该论文在所提-上下文对比学习中，利用可学习的缩放因子对负对的惩罚程度进行自适应地调整，从而有效地提高了上下文表示的质量。所提基于交叉重构的对比学习旨在获取增强序列间的粗粒度判别信息。将交叉重构作为额外的正则化策略引入到序列间对比学习中，从而学习到鲁棒表示，并避免了表示崩溃问题。此外，首次利用了线性注意力网络处理增强序列内的时间依赖关系，从而降低了所提模型的计算复杂度。

肖博文（2022级硕士研究生）为该论文的第一作者，邢红杰和李纯果为共同通讯作者。《Information Fusion》目前为中科院一区TOP期刊。