Det finns ett växande behov av att använda aktiva system, system som agerar automatiskt baserat på händelser. I många fall, förutsatt att sådan aktiv funktionalitet kräver materialisering (t.ex.) förekomsten av relevanta händelser. Ett brett paradigm för att möjliggöra sådan materialisering är Complex Event Processing (CEP), ett regelbaserat paradigm, som för närvarande bygger på domänexperter för att fullt ut definiera relevanta regler. Dessa experter måste tillhandahålla den uppsättning grundläggande händelser som tjänar som input till regeln, deras inbördes relationer, och parametrarna för händelserna för att bestämma en ny händelse materialisering. Även om det är rimligt att förvänta sig att domänexperter kommer att kunna tillhandahålla en partiell regelspecifikation, är alla nödvändiga detaljer en svår uppgift, även för domänexperter. Dessutom kan regler ändras med tiden i många aktiva system på grund av domänens dynamiska karaktär. Sådana ändringar komplicerar ytterligare specifikationsuppgiften, eftersom experten ständigt måste uppdatera reglerna. Som ett resultat av detta söker vi ytterligare stöd för definitionen av regler, utöver expertutlåtanden. Detta arbete innehåller en mekanism för att automatisera både den ursprungliga definitionen av regler och uppdateringen av regler över tid. Denna mekanism kombinerar partiell information som tillhandahålls av domänexperten med maskininlärning tekniker, och syftar till att förbättra noggrannheten i händelsespecifikation och materialisering. Den föreslagna mekanismen består av två huvudsakliga repetitiva steg, nämligen förutsägelse av regelparametern och korrigering av regelparametern. Det förstnämnda utförs genom att uppdatera parametrarna med hjälp av en tillgänglig expertkunskap om framtida förändringar av parametrar. Det senare stadiet använder expertfeedback om den faktiska tidigare förekomsten av händelser och de händelser som materialiseras av CEP ramverket för att justera regelparametrar. Vi inkluderar även möjliga implementationer för båda stegen, baserade på en statistisk estimator och utvärdera vårt utfall med hjälp av en fallstudie från intrångsdetekteringsdomänen.
Det finns ett förslag till mekanism för att automatisera både den ursprungliga definitionen av regler och uppdateringen av regler över tid REF.
Tuning complex event processing rules using the prediction-correction paradigm
{'venue': "DEBS '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}