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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

Attention-Based Counterfactual Explanation for Multivariate Time Series

verfasst von : Peiyu Li, Omar Bahri, Soukaïna Filali Boubrahimi, Shah Muhammad Hamdi

Erschienen in: Big Data Analytics and Knowledge Discovery

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

In this paper, we propose Attention-based Counterfactual Explanation (AB-CF), a novel model that generates post-hoc counterfactual explanations for multivariate time series classification that narrow the attention to a few important segments. We validated our model using seven real-world time-series datasets from the UEA repository. Our experimental results show the superiority of AB-CF in terms of validity, proximity, sparsity, contiguity, and efficiency compared with other competing state-of-the-art baselines.

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Fußnoten
Literatur
1.
2.
Bahri, O., Boubrahimi, S.F., Hamdi, S.M.: Shapelet-based counterfactual explanations for multivariate time series. arXiv preprint arXiv:​2208.​10462 (2022)
3.
Bahri, O., Li, P., Boubrahimi, S.F., Hamdi, S.M.: Temporal rule-based counterfactual explanations for multivariate time series. In: 2022 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), pp. 1244–1249. IEEE (2022)
4.
5.
Filali Boubrahimi, S., Hamdi, S.M.: On the mining of time series data counterfactual explanations using barycenters. In: Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management, pp. 3943–3947 (2022)
6.
Li, P., Bahri, O., Boubrahimi, S.F., Hamdi, S.M.: SG-CF: Shapelet-guided counterfactual explanation for time series classification. In: 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), pp. 1564–1569. IEEE (2022)
7.
Li, P., Boubrahimi, S.F., Hamd, S.M.: Motif-guided time series counterfactual explanations. arXiv preprint arXiv:​2211.​04411 (2022)
8.
Ruiz, A.P., Flynn, M., Large, J., Middlehurst, M., Bagnall, A.: The great multivariate time series classification bake off: a review and experimental evaluation of recent algorithmic advances. Data Min. Knowl. Disc. 35(2), 401–449 (2021)MathSciNetCrossRefMATH
9.
Shannon, C.E.: A mathematical theory of communication. ACM SIGMOBILE Mob. Comput. Commun. Rev. 5(1), 3–55 (2001)MathSciNetCrossRef
10.
Wachter, S., Mittelstadt, B., Russell, C.: Counterfactual explanations without opening the black box: automated decisions and the GDPR. Harv. JL Tech. 31, 841 (2017)
Metadaten
Titel
Attention-Based Counterfactual Explanation for Multivariate Time Series
verfasst von
Peiyu Li
Omar Bahri
Soukaïna Filali Boubrahimi
Shah Muhammad Hamdi
Copyright-Jahr
2023
Buch
Big Data Analytics and Knowledge Discovery

Print ISBN: 978-3-031-39830-8

Electronic ISBN: 978-3-031-39831-5

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-39831-5_26

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