KITE：注入知识的时间序列事件预测编码器
原文标题：KITE: A Knowledge-Injected Temporal Encoder for Time-Series Event Forecasting
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论文提出 KITE，一种知识注入的时间序列事件预测器，通过协变量机制与注意力偏置机制两种可切换方式注入「语义先验」，无需逐数据集架构搜索。实验显示信息量充足的先验在短上下文下显著优于无先验基线（周期性时钟 +14%，守恒残差 +47%），并可跨域迁移（+53%）。
- 问题
- 稀有高成本事件的前兆样本极少，纯数据驱动模型难以学到有效信号。
- 方法
- 把工程先验作为语义先验，通过协变量与注意力偏置两种可切换机制注入自监督事件预测器，无需逐数据集架构搜索。
- 结果
- 短上下文下周期性时钟先验使 h-AUROC 提升 14%，守恒残差提升 47%（0.25 标签比例），有效先验跨域迁移提升 53%。
- 影响
- 为运维类时序预测提供可归因的先验注入路径，降低对稀缺标签的依赖。
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