事件序列预测：真实性与准确性的权衡研究
原文标题：Realism VS Accuracy: Event Sequence Forecasting from a Generative Modeling Perspective
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论文将事件序列多步预测视为条件生成建模问题，同时评估预测准确性与分布真实性，并发布包含两类指标的基准。评估发现没有方法能同时擅长准确性与真实性，揭示二者存在根本权衡。作者提出 Wasserstein BaryBooster 算法，将真实性强的扩散模型样本聚合到最优预测器中，证明分布真实性可转化为预测准确性。
- 问题
- 事件序列多步预测只关注准确性，忽略预测分布的统计真实性。
- 方法
- 将多步预测建模为条件生成问题，发布同时评估准确性与真实性的基准，并提出 Wasserstein BaryBooster 把扩散模型样本聚合进最优预测器。
- 结果
- 评估显示无方法同时擅长准确性与真实性；BaryBooster 证明分布真实性可转化为预测准确性。
- 影响
- 做金融、医疗、业务流程预测的团队需在准确与真实之间取舍，该基准与聚合方法提供了可落地的改进思路。
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