MoTIF：用混合专家注意力分解不规则时间序列
原文标题：Decomposing Irregular Time Series into Interpretable Temporal Patterns with Mixture-of-Experts
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论文提出 MoTIF，用混合专家（MoE）注意力将不规则时间序列分解为分钟到年尺度的可解释时间模式。每个专家经时间对齐训练，专注特定周期或区间模式，并采用无标签路由监督。在合成数据上路由准确率远超随机，在信用卡交易数据上宏观 F1 优于所有基线，并揭示欺诈交易呈现突发性、与日历无关的时序特征。
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