Beyond Sufficiency: Time Series Explanation with Counterfactual Necessity
超越充分性：基于反事实必要性的时间序列解释框架
🧭 时间序列解释 · 反事实必要性
University of Bristol
提出 TimePNS，利用反事实干预量化时间序列解释的必要性，过滤虚假子序列，提升解释保真度
📌 工作参考价值（3 点）
- 针对用户行为序列推荐模型的可解释性，可借鉴两步设计：先学习充分性掩码，再利用反事实干预剔除噪音行为，识别真正驱动推荐的关键交互。
- 在广告点击序列归因中，用必要性信号替代纯充分性打分，有助于排除偶然关联的曝光，提升关键触点的定位精度。
- 整体框架与推荐场景差异较大，直接迁移成本高，更适合作为序列解释的理论参考。