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用户增长模型

使用时间序列和回归模型预测用户增长趋势，拆分新增与流失贡献，指导产品增长策略。

人工智能 用户增长 预测 时间序列
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2026-06-24
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PatchTST 时间序列 patch

将时间序列切分为子序列 Patch，并使用通道独立策略和自监督预训练，在长期预测中取得 SOTA 性能。

人工智能 PatchTST 时间序列 Patch
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2026-06-21
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时序模型 Informer

学习 Informer 如何通过概率稀疏注意力机制和自注意力蒸馏，在长序列时间序列预测中大幅降低计算复杂度。

人工智能 Informer 时间序列 长序列
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2026-06-21
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时序异常检测

学习针对时间序列的异常检测技术，包括 STL 残差分析、预测置信区间、变点检测和 LSTM-AE 等深度时序异常模型。

人工智能 时序异常 变点检测 时间序列
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2026-06-14
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时间序列特征构建

系统学习为时间序列数据构建特征，包括滞后项、滚动窗口统计、自相关和傅里叶变换分量，提升时序预测模型的效果。

人工智能 时间序列 特征工程 窗口特征
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2026-06-14