Drift2Matrix: Kernel-Induced Self Representation for Concept Drift Adaptation in Co-evolving Time Series

要約

時系列分析の分野では、概念ドリフト現象に取り組むことは大きな課題です。
コンセプト ドリフト — 時系列データの進化する統計的特性を特徴とし、従来の分析モデルの信頼性と精度に影響を与えます。
これは、変数間の相互作用が重要となる共進化シナリオで特に顕著です。
この論文では、カーネルによる自己表現を利用して時系列の概念ドリフトに対する適応応答を行う新しいフレームワークである Drift2Matrix について説明します。
Drift2Matrix は、カーネルベースの学習メカニズムを採用して表現行列を生成し、共進化する時系列の固有のダイナミクスをカプセル化します。
このマトリックスは、概念ドリフトの時間的変動を観察することにより、概念ドリフトを特定し、適応させるための重要なツールとして機能します。
さらに、Drift2Matrix は一般的なパターンを効果的に特定し、パターン進化分析を通じて新たなトレンドへの洞察を提供します。
さまざまなデータセットにわたる Drift2Matrix の経験的評価は、概念ドリフトの複雑さを処理する際の Drift2Matrix の有効性を実証しています。
このアプローチは、共進化する時系列分析の理論領域に新しい視点を導入し、動的なデータ環境に直面した場合の適応性と精度を強化します。

要約(オリジナル)

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 Drift2Matrix, a novel framework that leverages kernel-induced self-representation for adaptive responses to concept drift in time series. Drift2Matrix employs a kernel-based learning mechanism 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, Drift2Matrix effectively identifies prevailing patterns and offers insights into emerging trends through pattern evolution analysis. Our empirical evaluation of Drift2Matrix 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.

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