論文の概要: CORAL: Concept Drift Representation Learning for Co-evolving Time-series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01480v3
• Date: Fri, 31 Jan 2025 18:13:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:50:17.587933
• Title: CORAL: Concept Drift Representation Learning for Co-evolving Time-series
• Title（参考訳）: 共進化型時系列におけるコンセプトドリフト表現学習
• Authors: Kunpeng Xu, Lifei Chen, Shengrui Wang,
• Abstract要約: 概念ドリフトは従来の分析モデルの信頼性と精度に影響を与える。 本稿では,時系列を進化するエコシステムとしてモデル化し,概念ドリフトの表現を学習する手法であるCoRALを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4314326272535896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the realm of time series analysis, tackling the phenomenon of concept drift poses a significant challenge. Concept drift -- characterized by the evolving statistical properties of time series data, affects the reliability and accuracy of conventional analysis models. This is particularly evident in co-evolving scenarios where interactions among variables are crucial. This paper presents CORAL, a simple yet effective method that models time series as an evolving ecosystem to learn representations of concept drift. CORAL employs a kernel-induced self-representation learning to generate a representation matrix, encapsulating the inherent dynamics of co-evolving time series. This matrix serves as a key tool for identification and adaptation to concept drift by observing its temporal variations. Furthermore, CORAL effectively identifies prevailing patterns and offers insights into emerging trends through pattern evolution analysis. Our empirical evaluation of CORAL across various datasets demonstrates its effectiveness in handling the complexities of concept drift. This approach introduces a novel perspective in the theoretical domain of co-evolving time series analysis, enhancing adaptability and accuracy in the face of dynamic data environments, and can be easily integrated into most deep learning backbones.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析の領域では、概念ドリフト現象に対処することが大きな課題となる。 概念の漂流は、時系列データの進化する統計的性質によって特徴づけられ、従来の分析モデルの信頼性と精度に影響を与える。 これは変数間の相互作用が不可欠である共進化シナリオにおいて特に顕著である。 本稿では、時系列を進化するエコシステムとしてモデル化し、概念ドリフトの表現を学習する、シンプルで効果的な方法であるCoRALを提案する。 コーラルは、カーネルが引き起こした自己表現学習を用いて表現行列を生成し、共進化時系列の本質的なダイナミクスをカプセル化する。 このマトリックスは、その時間的変動を観察することによって概念の漂流を識別し適応するための鍵となる道具として機能する。 さらに、Coralはパターンを効果的に識別し、パターン進化分析を通じて出現するトレンドに対する洞察を提供する。 様々なデータセットにおけるCORALの実証評価は,概念ドリフトの複雑さを扱う上で,その有効性を示している。 このアプローチは、動的データ環境の面における適応性と正確性を向上し、ほとんどの深層学習バックボーンに容易に組み込むことができる、共進化時系列分析の理論的領域における新しい視点を導入する。

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