論文の概要: Learning Automata-Based Complex Event Patterns in Answer Set Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14820v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 12:40:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:21:02.758486
• Title: Learning Automata-Based Complex Event Patterns in Answer Set Programming
• Title（参考訳）: 解集合プログラミングにおけるオートマトンに基づく複合イベントパターンの学習
• Authors: Nikos Katzouris and Georgios Paliouras
• Abstract要約: 本稿では,過渡応答条件をASP(Answer Set Programming)ルールで定義するオートマトン群を提案する。 我々は、ASPにおけるこのような学習アプローチと、そのインクリメンタルバージョンを示し、効率性のために最適性を交換し、大規模なデータセットにスケールすることができる。 我々は2つのCERデータセットに対するアプローチを評価し、それを最先端のオートマトン学習技術と比較し、経験的に優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex Event Recognition and Forecasting (CER/F) techniques attempt to detect, or even forecast ahead of time, event occurrences in streaming input using predefined event patterns. Such patterns are not always known in advance, or they frequently change over time, making machine learning techniques, capable of extracting such patterns from data, highly desirable in CER/F. Since many CER/F systems use symbolic automata to represent such patterns, we propose a family of such automata where the transition-enabling conditions are defined by Answer Set Programming (ASP) rules, and which, thanks to the strong connections of ASP to symbolic learning, are directly learnable from data. We present such a learning approach in ASP and an incremental version thereof that trades optimality for efficiency and is capable to scale to large datasets. We evaluate our approach on two CER datasets and compare it to state-of-the-art automata learning techniques, demonstrating empirically a superior performance, both in terms of predictive accuracy and scalability.
• Abstract（参考訳）: 複雑なイベント認識および予測(cer/f)技術は、事前定義されたイベントパターンを使用してストリーミング入力で発生したイベントを検出したり予測したりする。 このようなパターンは常に事前には知られておらず、時間とともに頻繁に変化し、cer/fで非常に望ましいデータからそのようなパターンを抽出することができる機械学習技術を作る。 このようなパターンを表現するために、多くのcer/fシステムはシンボリックオートマトンを使用するため、aspとシンボリックラーニングの強いつながりにより、データから直接学習可能な、asp(response set programming)ルールによってトランジッションエナリング条件が定義されるようなオートマトンファミリを提案する。 本稿では、aspにおけるこのような学習アプローチと、その最適化を効率性に転換し、大規模データセットにスケール可能なインクリメンタルバージョンを提案する。 このアプローチを2つのcerデータセット上で評価し,最先端オートマトン学習手法と比較し,予測精度とスケーラビリティの両面で,実証的に優れた性能を示す。

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