論文の概要: Extension OL-MDISF: Online Learning from Mix-Typed, Drifted, and Incomplete Streaming Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10594v1
• Date: Sat, 12 Jul 2025 02:44:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.762445
• Title: Extension OL-MDISF: Online Learning from Mix-Typed, Drifted, and Incomplete Streaming Features
• Title（参考訳）: Extension OL-MDISF: ミックスタイプ、ドリフト、不完全なストリーミング機能によるオンライン学習
• Authors: Shengda Zhuo, Di Wu, Yi He, Shuqiang Huang, Xindong Wu,
• Abstract要約: 本論文は、OL-MDISFのスタンドアロン技術参照として機能する。 混合型モデリング、ドリフト適応、弱い監督における関連する研究の文脈的な議論に加えて、2種類のドリフトシナリオの下で14の現実世界データセットにわたる包括的な実験のセットを提供する。 この文書は、複雑な、弱教師付きストリーミングデータのオンライン学習のための再現可能なベンチマークを提供することを期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.987655062880089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online learning, where feature spaces can change over time, offers a flexible learning paradigm that has attracted considerable attention. However, it still faces three significant challenges. First, the heterogeneity of real-world data streams with mixed feature types presents challenges for traditional parametric modeling. Second, data stream distributions can shift over time, causing an abrupt and substantial decline in model performance. Third, it is often infeasible to label every data instance due to time and cost constraints. To address these issues, we proposed OL-MDISF (Online Learning from Mix-typed, Drifted, and Incomplete Streaming Features), which constructs a latent copula-based representation for heterogeneous features, detects drifts via ensemble entropy and latent mismatch, and performs structure-aware pseudo-labeling. This companion paper serves as a standalone technical reference to OL-MDISF. It provides a contextual discussion of related work in mixed-type modeling, drift adaptation, and weak supervision, as well as a comprehensive set of experiments across 14 real-world datasets under two types of drift scenarios. These include CER trends, ablation studies, sensitivity analyses, and temporal ensemble dynamics. We hope this document offers a reproducible benchmark for online learning on complex, weakly supervised streaming data.
• Abstract（参考訳）: 機能空間が時間とともに変化するオンライン学習は、フレキシブルな学習パラダイムを提供する。 しかし、これはまだ3つの大きな課題に直面している。 まず、混合特徴型を持つ実世界のデータストリームの不均一性は、従来のパラメトリックモデリングの課題を示す。 第二に、データストリームの分布は時間とともに変化し、突然のモデルパフォーマンスの低下を引き起こします。 第三に、時間とコストの制約により、すべてのデータインスタンスにラベルを付けることは不可能であることが多い。 これらの問題に対処するため,不均一な特徴に対する潜時コプラに基づく表現を構築し,アンサンブルエントロピーと潜時ミスマッチを用いてドリフトを検出するOL-MDISF(Online Learning from Mix-typed, Drifted, and Incomplete Streaming Features)を提案し,構造対応の擬似ラベル処理を行う。 本論文は、OL-MDISFのスタンドアロン技術参照として機能する。 混合型モデリング、ドリフト適応、弱い監督における関連する研究の文脈的な議論に加えて、2種類のドリフトシナリオの下で14の現実世界データセットにわたる包括的な実験のセットを提供する。 その中には、CERトレンド、アブレーション研究、感度分析、時間アンサンブルダイナミクスなどが含まれる。 この文書は、複雑な、弱教師付きストリーミングデータのオンライン学習のための再現可能なベンチマークを提供することを期待している。

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