論文の概要: Designing Adaptive Algorithms Based on Reinforcement Learning for Dynamic Optimization of Sliding Window Size in Multi-Dimensional Data Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06901v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 14:40:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.626207
• Title: Designing Adaptive Algorithms Based on Reinforcement Learning for Dynamic Optimization of Sliding Window Size in Multi-Dimensional Data Streams
• Title（参考訳）: 多次元データストリームにおけるスライディングウィンドウサイズ動的最適化のための強化学習に基づく適応アルゴリズムの設計
• Authors: Abolfazl Zarghani, Sadegh Abedi,
• Abstract要約: 本稿では,多次元データストリームのスライディングウィンドウサイズを動的に最適化するRLに基づく新しい手法を提案する。 非定常性と高次元性を扱うために、Dueling Deep Q-Network (DQN) を優先的に体験再生する。 我々の手法であるRL-WindowはADWINやCNN-Adaptiveのような最先端の手法よりも、分類精度、ドリフトロバスト性、計算効率が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-dimensional data streams, prevalent in applications like IoT, financial markets, and real-time analytics, pose significant challenges due to their high velocity, unbounded nature, and complex inter-dimensional dependencies. Sliding window techniques are critical for processing such streams, but fixed-size windows struggle to adapt to dynamic changes like concept drift or bursty patterns. This paper proposes a novel reinforcement learning (RL)-based approach to dynamically optimize sliding window sizes for multi-dimensional data streams. By formulating window size selection as an RL problem, we enable an agent to learn an adaptive policy based on stream characteristics, such as variance, correlations, and temporal trends. Our method, RL-Window, leverages a Dueling Deep Q-Network (DQN) with prioritized experience replay to handle non-stationarity and high-dimensionality. Evaluations on benchmark datasets (UCI HAR, PAMAP2, Yahoo! Finance Stream) demonstrate that RL-Window outperforms state-of-the-art methods like ADWIN and CNN-Adaptive in classification accuracy, drift robustness, and computational efficiency. Additional qualitative analyses, extended metrics (e.g., energy efficiency, latency), and a comprehensive dataset characterization further highlight its adaptability and stability, making it suitable for real-time applications.
• Abstract（参考訳）: IoT、金融市場、リアルタイム分析などのアプリケーションで広く利用されている多次元データストリームは、その速度、非バウンドな性質、複雑な相互依存など、大きな課題を生じさせる。 スライディングウインドウ技術はそのようなストリームを処理するのに重要であるが、固定サイズのウインドウはコンセプトドリフトやバーストパターンのような動的変化に適応するのに苦労する。 本稿では,多次元データストリームのスライディングウィンドウサイズを動的に最適化するRLに基づく新しい手法を提案する。 ウィンドウサイズ選択をRL問題として定式化することにより、分散、相関、時間的傾向などのストリーム特性に基づいて適応ポリシーを学習することができる。 我々の手法であるRL-Windowは、Dueling Deep Q-Network (DQN) を利用して、非定常性と高次元性を扱う。 ベンチマークデータセット(UCI HAR, PAMAP2, Yahoo! Finance Stream)の評価によると、RL-WindowはADWINやCNN-Adaptiveといった最先端の手法よりも、分類精度、ドリフトロバスト性、計算効率が優れている。 さらなる質的な分析、拡張されたメトリクス(例えば、エネルギー効率、レイテンシ)、包括的なデータセットの特徴は、適応性と安定性をさらに強調し、リアルタイムアプリケーションに適している。

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