Abstrakt. I tillämpningar som bedrägeri och upptäckt av intrång är det av stort intresse att mäta utvecklingen av uppgifterna. Vi ser problemet med att kvantifiera förändringar mellan två datauppsättningar med klassetiketter. Traditionellt mäts förändringar ofta genom att först uppskatta sannolikhetsfördelningen för de givna uppgifterna och sedan beräkna avståndet, t.ex. K-L-skillnaden, mellan de uppskattade fördelningarna. Denna metod är dock inte möjlig att beräkna för stora datauppsättningar med hög dimension. Problemet blir mer utmanande i den strömmande datamiljön, eftersom den höga hastigheten gör det svårt för inlärningsprocessen att hålla jämna steg med konceptdrifterna i datan. För att ta itu med detta problem föreslår vi en metod för att kvantifiera konceptdrifter med hjälp av en universell modell som medför minimala inlärningskostnader. Dessutom ger vår modell också förmågan att utföra klassificering.
Wang och Pei REF kvantifierar förändringar mellan två datauppsättningar med klassetiketter med hjälp av en gemensam struktur för jämförelsen en uppsättning slumpmässiga histogram.
A Random Method for Quantifying Changing Distributions in Data Streams
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}