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title: "扩散时间点过程 (Diffusion-based TPP)"
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created: 2026-06-16
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updated: 2026-06-16
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type: concept
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tags: [temporal-point-process, diffusion-models, generative-modeling, non-autoregressive]
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sources: [raw/papers/advances-temporal-point-processes-2026.md]
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# 扩散时间点过程 (Diffusion-based TPP)
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扩散 TPP 利用扩散模型的迭代去噪机制生成整个事件序列，提供了一种非自回归（non-autoregressive）的 TPP 建模范式。
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## 核心思想
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不同于传统神经 TPP 逐事件自回归预测 `p(t_n | H_{t_{n-1}})`，扩散 TPP 学习整个序列 `T = (t_1,...,t_N)` 的联合分布：
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T_0 ~ data distribution
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T_1, ..., T_K (前向加噪)
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p_theta(T_{k-1} | T_k) (反向去噪/生成)
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## 关键工作
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- **Add-and-Thin** (Lüdke et al., 2023)：首个扩散 TPP 框架，用点过程特有的"添加"和"thinning"操作替代标准高斯扩散，保留事件序列语义
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- **EventFlow** (Kerrigan et al., 2024)：用 flow matching 在一次去噪轨迹中预测整个预测窗口内的多个未来事件
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- **Spatio-temporal diffusion** (Yuan et al., 2023)：联合建模空间和时间的扩散点过程
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- **Point set diffusion** (Lüdke et al., 2024)：将事件序列视为无序点集，排列不变生成
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## 优势与局限
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### 优势
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- 批量化生成整条序列，避免自回归误差累积
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- 天然捕捉事件间的全局依赖
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- 适合长程预测和序列模拟
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### 局限
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- **时序一致性弱**：隐式表征时间信息，难以保证因果顺序
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- **训练/推理成本高**：每次生成需数十到数百次去噪步骤
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- **缺乏显式似然**：模型评估和校准困难
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- **精细时序结构**：inter-event 时间分布不如直接参数化精确
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## 参考
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- [[temporal-point-process|时间点过程]]
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- [[neural-temporal-point-process|神经 TPP]]
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- [[advances-temporal-point-processes-2026|TPP 综述]]
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