論文の概要: Detecting Change Intervals with Isolation Distributional Kernel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14630v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 10:56:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 17:18:07.133174
• Title: Detecting Change Intervals with Isolation Distributional Kernel
• Title（参考訳）: 分散カーネルによる変化区間の検出
• Authors: Yang Cao, Ye Zhu, Kai Ming Ting, Flora D. Salim, Hong Xian Li, Gang Li
• Abstract要約: まず、変更点検出問題を、変更点検出問題の特別な場合として一般化する。 近年の分離分布カーネル(IDK)に基づくCID手法iCIDを提案する。 iCIDの有効性と効率は、合成データセットと実世界のデータセットの両方で体系的に検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.591976049839776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting abrupt changes in data distribution is one of the most significant tasks in streaming data analysis. Although many unsupervised Change-Point Detection (CPD) methods have been proposed recently to identify those changes, they still suffer from missing subtle changes, poor scalability, or/and sensitive to noise points. To meet these challenges, we are the first to generalise the CPD problem as a special case of the Change-Interval Detection (CID) problem. Then we propose a CID method, named iCID, based on a recent Isolation Distributional Kernel (IDK). iCID identifies the change interval if there is a high dissimilarity score between two non-homogeneous temporal adjacent intervals. The data-dependent property and finite feature map of IDK enabled iCID to efficiently identify various types of change points in data streams with the tolerance of noise points. Moreover, the proposed online and offline versions of iCID have the ability to optimise key parameter settings. The effectiveness and efficiency of iCID have been systematically verified on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: データ分散の急激な変化を検出することは、ストリーミングデータ分析において最も重要なタスクの1つです。 多くの教師なし変更点検出(unsupervised change-point detection:cpd)法は、これらの変更を特定するために最近提案されているが、微妙な変更やスケーラビリティの貧弱さ、ノイズ点に対する感度の低下に苦しめられている。 これらの課題を克服するため,我々はcpd問題をcid(change-interval detection)問題の特別な場合として一般化した。 次に,最近のアイソレーション分散カーネル(IDK)に基づいて,iCIDと呼ばれるCID手法を提案する。 iCIDは、2つの非同次時間隣接間隔の間に高い相同性スコアがある場合、変化間隔を識別する。 データ依存特性とIDKの有限特徴写像により、iCIDは、ノイズポイントの許容範囲で、データストリーム内の様々なタイプの変化点を効率的に識別できる。 さらに、提案されているオンラインおよびオフラインバージョンのicidには、キーパラメータの設定を最適化する機能がある。 iCIDの有効性と効率は、合成データセットと実世界のデータセットの両方で体系的に検証されている。

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