यह पत्र DARSD का प्रस्ताव करता है, जो समय श्रृंखला विश्लेषण में डोमेन शिफ्ट समस्या को हल करने के लिए एक नया अपर्यवेक्षित डोमेन अनुकूलन (UDA) ढांचा है। मौजूदा UDA विधियों के विपरीत, जो सुविधाओं को व्यक्तिगत तत्वों के रूप में मानते हैं, DARSD सुविधाओं की आंतरिक संरचना पर विचार करके प्रतिनिधित्व स्थान अपघटन के दृष्टिकोण से UDA समस्या का समाधान करता है। DARSD में तीन मुख्य घटक होते हैं: (I) एक प्रतिकूल रूप से सीखने योग्य सामान्य अपरिवर्तनीय आधार जो सुविधाओं को डोमेन-अपरिवर्तनीय उप-स्थानों में प्रक्षेपित करता है; (II) एक वृत्ताकार छद्म-लेबलिंग तंत्र जो विश्वास के आधार पर लक्ष्य सुविधाओं को गतिशील रूप से अलग करता है; और (III) एक संकर विपरीत सीखने की रणनीति जो वितरण संबंधी अंतरों को कम करते हुए एक साथ सुविधा क्लस्टरिंग और स्थिरता को बढ़ाती है।
