Dynamic Sparse Causal-Attention Temporal Networks for Interpretable Causality Discovery in Multivariate Time Series
Notice bibliographique
Résumé
Understanding causal relationships in multivariate time series (MTS) is essential for effective decision-making in fields such as finance and marketing, where complex dependencies and lagged effects challenge conventional analytical approaches. We introduce Dynamic Sparse Causal-Attention Temporal Networks for Interpretable Causality Discovery in MTS (DyCAST-Net), a novel architecture designed to enhance causal discovery by integrating dilated temporal convolutions and dynamic sparse attention mechanisms. DyCAST-Net effectively captures multi-scale temporal dependencies through dilated convolutions while leveraging an adaptive thresholding strategy in its attention mechanism to eliminate spurious connections, ensuring both accuracy and interpretability. A statistical shuffle-test validation further strengthens robustness by filtering false positives and improving causal inference reliability. Extensive evaluations on financial and marketing datasets demonstrate that DyCAST-Net consistently outperforms existing models such as TCDF, GCFormer, and CausalFormer. The model provides a more precise estimation of causal delays and significantly reduces false discoveries, particularly in noisy environments. Moreover, attention heatmaps offer interpretable insights, uncovering hidden causal patterns such as the mediated effects of advertising on consumer behavior and the influence of macroeconomic indicators on financial markets. Case studies illustrate DyCAST-Net’s ability to detect latent mediators and lagged causal factors, making it particularly effective in high-dimensional, dynamic settings. The model’s architecture—enhanced by RMSNorm stabilization and causal masking—ensures scalability and adaptability across diverse application domains
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».