論文の概要: Event Prediction in the Big Data Era: A Systematic Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09815v3
- Date: Tue, 4 Aug 2020 23:59:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-09 00:33:48.715980
- Title: Event Prediction in the Big Data Era: A Systematic Survey
- Title（参考訳）: ビッグデータ時代のイベント予測:体系的調査
- Authors: Liang Zhao
- Abstract要約: ビッグデータ時代において、イベント予測は実行可能な選択肢になりつつある。
本稿では,イベント予測の技術,応用,評価について,体系的かつ包括的な調査を行うことを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3810864598379755
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Events are occurrences in specific locations, time, and semantics that
nontrivially impact either our society or the nature, such as civil unrest,
system failures, and epidemics. It is highly desirable to be able to anticipate
the occurrence of such events in advance in order to reduce the potential
social upheaval and damage caused. Event prediction, which has traditionally
been prohibitively challenging, is now becoming a viable option in the big data
era and is thus experiencing rapid growth. There is a large amount of existing
work that focuses on addressing the challenges involved, including
heterogeneous multi-faceted outputs, complex dependencies, and streaming data
feeds. Most existing event prediction methods were initially designed to deal
with specific application domains, though the techniques and evaluation
procedures utilized are usually generalizable across different domains.
However, it is imperative yet difficult to cross-reference the techniques
across different domains, given the absence of a comprehensive literature
survey for event prediction. This paper aims to provide a systematic and
comprehensive survey of the technologies, applications, and evaluations of
event prediction in the big data era. First, systematic categorization and
summary of existing techniques are presented, which facilitate domain experts'
searches for suitable techniques and help model developers consolidate their
research at the frontiers. Then, comprehensive categorization and summary of
major application domains are provided. Evaluation metrics and procedures are
summarized and standardized to unify the understanding of model performance
among stakeholders, model developers, and domain experts in various application
domains. Finally, open problems and future directions for this promising and
important domain are elucidated and discussed.
- Abstract（参考訳）: イベントは特定の場所、時間、意味において発生し、社会や市民の不安、システム障害、疫病といった自然に非自明に影響を与えます。
このような事象の発生を事前に予測し、社会の動揺や被害の可能性を低減できることが極めて望ましい。
イベント予測は、伝統的に違法に困難だったが、今やビッグデータ時代において実行可能な選択肢になりつつあるため、急速に成長している。
ヘテロジニアスな多面的出力、複雑な依存関係、ストリーミングデータフィードなど、関連する課題に対処することに焦点を当てた既存の作業が数多く存在する。
既存のほとんどのイベント予測手法は、当初は特定のアプリケーションドメインを扱うように設計されていたが、使用される技術と評価手順は通常、異なるドメイン間で一般化可能である。
しかし、イベント予測のための包括的な文献調査がないため、異なるドメイン間でテクニックを相互参照することは必然的に困難である。
本稿では,ビッグデータ時代における事象予測技術,応用,評価の体系的かつ包括的な調査を行うことを目的とする。
まず、ドメインの専門家による適切な手法の探索とモデル開発者のフロンティアにおける研究の統合を支援するため、既存のテクニックの体系的な分類と要約を示す。
次に、主要なアプリケーションドメインの包括的な分類と概要を提供する。
評価指標と手順は、ステークホルダー、モデル開発者、および様々なアプリケーション領域のドメインエキスパートの間でモデルパフォーマンスの理解を統合するために要約され標準化されます。
最後に、この有望かつ重要な領域に対するオープンな問題と今後の方向性を解明し議論する。
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