De flesta tidigare föreslagna gruvmetoder på dataströmmar gör ett orealistiskt antagande att "märkt" dataström är lätt tillgänglig och kan brytas när som helst. I de flesta verkliga problem är dock märkta dataflöden sällan omedelbart tillgängliga. På grund av denna anledning uppdateras modeller regelbundet, som vanligtvis synkroniseras med data tillgänglighet schema. Det finns flera oönskade konsekvenser av denna "passiva periodiska uppdatering". I detta dokument föreslår vi ett nytt koncept för efterfrågedriven aktiv datautvinning. Den uppskattar felet i modellen på den nya dataströmmen utan att känna till de riktiga klassetiketterna. När betydligt högre fel misstänks, undersöker man den verkliga klassens etiketter för ett valt antal exempel i den senaste dataströmmen för att verifiera det misstänkta högre felet. Det senaste arbetet med gruvdataströmmar koncentreras på att fånga upp trender och mönster som utvecklas i tiden med "märkta" data. En viktig aspekt som ofta ignoreras eller antas orealistiskt är dock tillgången till "klassetiketter" av dataströmmar. De flesta algoritmer gör ett implicit och opraktiskt antagande att märkta data är lätt tillgängliga. De flesta verk fokuserar på hur man upptäcker förändringar i mönster och hur man uppdaterar modellen för att återspegla sådana förändringar när det finns "märkta" instanser att lära sig. För många tillämpningar är dock klassetiketterna inte "omedelbara" om inte särskilda insatser och betydande kostnader läggs på att undersöka dessa etiketter direkt. Om de riktiga klassetiketterna var lätt tillgängliga skulle datautvinningsmodellerna inte vara särskilt användbara - vi skulle bara kunna vänta. Vid upptäckt av kreditkortsbedrägerier vet vi vanligtvis inte om en viss transaktion är ett bedrägeri förrän minst en månad senare efter det att kontoinnehavaren får och granskar den månatliga redovisningen. På grund av dessa fakta, de flesta aktuella program få klass etiketter och uppdatera befintliga modeller i förinställda frekvens, vanligtvis synkroniseras med data uppdatera. Det passiva lägets effektivitet dikteras av vissa "statuerliga och statiska begränsningar", men inte av "efterfrågan" på en bättre modell med lägre förlust. Ett sådant passivt läge för mindataströmmar resulterar i ett antal potentiella oönskade konsekvenser som motsäger begreppen "streaming" och "kontinuerlig". För det första kan det leda till större förluster på grund av försummade mönsterdrifter. Om antingen konceptet eller datadistributionen snabbt glider i en oplanerad takt som statuära begränsningar inte kommer ikapp, kommer modellerna sannolikt att vara föråldrade på dataströmmen och viktiga affärsmöjligheter kan missas. För det andra kan den ha en onödig modell som fräschar upp sig. Om det inte sker någon begreppsmässig eller fördelningsmässig förändring är periodiskt passivt förnyande och omvalidering ett resursslöseri. Vi föreslår en efterfrågedriven aktiv ström data mining process som löser problemen med passiv ström data mining. Sammanfattningsvis har vårt specifika genomförande av aktiv ström data mining tre enkla steg: 1. Upptäck potentiella förändringar av dataströmmar "i farten" när den befintliga modellen klassificerar kontinuerliga dataströmmar. Detektionsprocessen använder inte eller känner inte till några riktiga etiketter på strömmen. En av förändringsdetekteringsmetoderna är en "verifiering" av den faktiska förlust- eller felfrekvensen för modellen på den nya dataströmmen. 2. Utgångspunkten är följande: Om den uppskattade förlust- eller felfrekvensen för modellen i steg 1 är mycket högre än ett applikationsspecifikt tolerabelt maximum, väljer vi ett litet antal dataposter i den nya dataströmmen för att undersöka deras riktiga klassetiketter. Med dessa riktiga klassetiketter uppskattar vi statistiskt den verkliga förlusten av modellen. 3. Vad är det som händer? Om den statistiskt uppskattade förlusten i steg 2 verifieras vara högre än det tolerabla maximum, rekonstruerar vi den gamla modellen genom att använda samma riktiga klassetiketter som användes i föregående steg. I detta dokument koncentrerar vi oss på de två första stegen. Vårt särskilda genomförande omfattar klassificering av träd. Vi diskuterar först olika typer av möjliga mönsterförändringar i dataströmmen, sedan föreslår vi några statistik för att övervaka i
Det mest närbesläktade arbetet med detta dokument återfinns i REF.
Active Mining of Data Streams
{'venue': 'Proceedings of the 2004 SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': 'Proceedings of the 2004 SIAM International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}