提高時間圖學習方法的可解釋性可以通過幾個策略來實現。首先，可以引入可視化技術，幫助研究人員和實踐者理解模型的決策過程。例如，使用圖形化工具展示異常檢測過程中的關鍵邊和節點，並標示出它們的時間特徵和上下文屬性，這樣可以直觀地顯示哪些因素導致了異常的識別。
其次，應該考慮使用可解釋的模型架構，例如基於規則的模型或決策樹，這些模型本身就具備較高的可解釋性。這些模型可以幫助用戶理解異常的根源，因為它們能夠清楚地顯示出哪些特徵對最終決策的影響最大。
最後，開發針對時間圖的解釋性技術，例如基於注意力機制的模型，這些模型可以自動識別和強調對異常檢測最重要的時間和結構特徵。這樣的技術不僅能提高模型的透明度，還能幫助用戶更好地理解異常的根源，從而在實際應用中做出更明智的決策。