यह पत्र समय-श्रृंखला विश्लेषण में उत्पन्न होने वाली डोमेन शिफ्ट समस्या को संबोधित करने के लिए, प्रतिनिधित्व स्थान अपघटन के परिप्रेक्ष्य से अप्रशिक्षित डोमेन अनुकूलन (UDA) के लिए एक उपन्यास फ्रेमवर्क, DARSD का प्रस्ताव करता है। मौजूदा UDA विधियों के विपरीत, जो सुविधाओं को स्वतंत्र संस्थाओं के रूप में मानते हैं, DARSD सुविधाओं की अंतर्निहित संरचना पर विचार करता है और हस्तांतरणीय ज्ञान को मिश्रित प्रतिनिधित्व से अलग करता है। DARSD में तीन मुख्य घटक होते हैं: पहला, एक प्रतिकूल रूप से सीखने योग्य सामान्य अपरिवर्तनीय आधार जो स्रोत सुविधाओं को एक डोमेन-अपरिवर्तनीय उपस्पेस में प्रोजेक्ट करता है; दूसरा, एक परिपत्र छद्म-लेबलिंग तंत्र जो गतिशील रूप से विश्वास के आधार पर लक्ष्य सुविधाओं को अलग करता है; और तीसरा, एक हाइब्रिड कंट्रास्टिव लर्निंग रणनीति जो वितरण अंतराल को कम करते हुए सुविधा क्लस्टरिंग और स्थिरता को बढ़ाती है।
