論文の概要: Online non-parametric change-point detection for heterogeneous data
streams observed over graph nodes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10518v1
- Date: Wed, 20 Oct 2021 12:10:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-22 14:32:04.433629
- Title: Online non-parametric change-point detection for heterogeneous data
streams observed over graph nodes
- Title（参考訳）: グラフノード上で観測された異種データストリームのオンライン非パラメトリック変化点検出
- Authors: Alejandro de la Concha and Argyris Kalogeratos and Nicolas Vayatis
- Abstract要約: 本稿では,各ノードのデータストリームに関連付けられた後変化分布と前変化分布の確率比の直接推定に基づいて,$tau$を推定するオンラインノンパラメトリック手法を提案する。
合成実験と実世界の応用について,本手法の質を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.94639436527454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Consider a heterogeneous data stream being generated by the nodes of a graph.
The data stream is in essence composed by multiple streams, possibly of
different nature that depends on each node. At a given moment $\tau$, a
change-point occurs for a subset of nodes $C$, signifying the change in the
probability distribution of their associated streams. In this paper we propose
an online non-parametric method to infer $\tau$ based on the direct estimation
of the likelihood-ratio between the post-change and the pre-change distribution
associated with the data stream of each node. We propose a kernel-based method,
under the hypothesis that connected nodes of the graph are expected to have
similar likelihood-ratio estimates when there is no change-point. We
demonstrate the quality of our method on synthetic experiments and real-world
applications.
- Abstract（参考訳）: グラフのノードによって生成される異種データストリームを考える。
データストリームは本質的に複数のストリームで構成されており、おそらく各ノードに依存する異なる性質を持つ。
ある時点の$\tau$では、変更点がノードのサブセットの$C$に対して発生し、関連するストリームの確率分布の変化を示す。
本稿では,各ノードのデータストリームに関連付けられた後変化分布と前変化分布の確率比の直接推定に基づいて,$\tau$を推定するオンラインノンパラメトリック手法を提案する。
本稿では,グラフの連結ノードが変化点がない場合に類似の確率比推定値を持つことを想定したカーネルベース手法を提案する。
合成実験と実世界の応用において,本手法の質を実証する。
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