Abstrakt. Dataströmmar är allestädes närvarande. Exempel sträcker sig från sensornätverk till finansiella transaktioner och webbloggar. Faktum är att även uppgifter från marknadskorgar kan ses som en ström av försäljning. Att upptäcka förändringar i den distribution en ström provtas från är ett av de mest utmanande problemen i strömbrytning, eftersom endast begränsad lagring kan användas. I detta dokument analyserar vi detta problem för strömmar av transaktionsdata ur ett MDL-perspektiv. Baserat på denna analys introducerar vi STREMSKRIMP-algoritmen, som använder KRIMP-algoritmen för att karakterisera sannolikhetsfördelningar med kodtabeller. Med dessa kodtabeller partitionerar STREAMKRIMP strömmen i en sekvens av subströmmar. Varje kodomkopplare visar en förändring i den underliggande distributionen. Experiment på både verkliga och artificiella strömmar visar att STREAMKRIMP upptäcker förändringarna samtidigt som endast en mycket begränsad mängd data lagras.
MDL har också antagits för att upptäcka förändringar i distributionen av en dataström av van Leeuwen et al. Hoppa över det.
Streamkrimp: Detecting change in data streams
{'venue': 'In ECML PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}