論文の概要: METER: A Dynamic Concept Adaptation Framework for Online Anomaly
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16831v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 05:09:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-29 17:16:12.053691
- Title: METER: A Dynamic Concept Adaptation Framework for Online Anomaly
Detection
- Title（参考訳）: METER:オンライン異常検出のための動的概念適応フレームワーク
- Authors: Jiaqi Zhu, Shaofeng Cai, Fang Deng, Beng Chin Ooi, Wenqiao Zhang
- Abstract要約: リアルタイム分析と意思決定は、データストリームのドリフトを効率的かつ効果的に処理するために、オンラインの異常検出を必要とする。
既存のアプローチは、検出能力の制限と、進化するデータストリームへの適応の遅さによって制約されることが多い。
我々は,OADの新しいパラダイムを導入した新しい動的概念適応フレームワークであるMETERを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.022228143354123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-time analytics and decision-making require online anomaly detection
(OAD) to handle drifts in data streams efficiently and effectively.
Unfortunately, existing approaches are often constrained by their limited
detection capacity and slow adaptation to evolving data streams, inhibiting
their efficacy and efficiency in handling concept drift, which is a major
challenge in evolving data streams. In this paper, we introduce METER, a novel
dynamic concept adaptation framework that introduces a new paradigm for OAD.
METER addresses concept drift by first training a base detection model on
historical data to capture recurring central concepts, and then learning to
dynamically adapt to new concepts in data streams upon detecting concept drift.
Particularly, METER employs a novel dynamic concept adaptation technique that
leverages a hypernetwork to dynamically generate the parameter shift of the
base detection model, providing a more effective and efficient solution than
conventional retraining or fine-tuning approaches. Further, METER incorporates
a lightweight drift detection controller, underpinned by evidential deep
learning, to support robust and interpretable concept drift detection. We
conduct an extensive experimental evaluation, and the results show that METER
significantly outperforms existing OAD approaches in various application
scenarios.
- Abstract（参考訳）: リアルタイム分析と意思決定は、データストリームのドリフトを効率的かつ効率的に処理するために、オンライン異常検出(OAD)を必要とする。
残念なことに、既存のアプローチでは、検出能力の制限やデータストリームの進化への順応の遅さ、コンセプトドリフト処理の有効性と効率性の抑制など、データストリームの発展において大きな課題となっていることが多い。
本稿では,OADの新しいパラダイムを導入した新しい動的概念適応フレームワークであるMETERを紹介する。
メータは概念ドリフトに対処するため、まず履歴データに基づくベース検出モデルをトレーニングし、反復する中心となる概念をキャプチャし、その後、概念ドリフトの検出時にデータストリームの新しい概念に動的に適応するように学習する。
特にMETERは、ハイパーネットワークを利用してベース検出モデルのパラメータシフトを動的に生成し、従来のリトレーニングや微調整よりも効率的で効率的なソリューションを提供する新しい動的概念適応技術を採用している。
さらにMETERは、明快な深層学習を基盤とする軽量なドリフト検出コントローラを導入し、堅牢で解釈可能なコンセプトドリフト検出をサポートする。
我々は広範囲な実験的評価を行い、METERは様々なアプリケーションシナリオにおいて既存のOADアプローチを大幅に上回っていることを示す。
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