CORAL: Concept Drift Representation Learning for Co-evolving Time-series

要約

時系列分析の領域では、コンセプトドリフトの現象に取り組むことは大きな課題をもたらします。
概念ドリフト – 時系列データの進化する統計的特性を特徴とすることは、従来の分析モデルの信頼性と精度に影響します。
これは、変数間の相互作用が重要な共進化シナリオで特に顕著です。
このペーパーでは、概念ドリフトの表現を学習するための進化するエコシステムとして時系列をモデル化するシンプルで効果的な方法であるサンゴを提示します。
Coralは、共進化時系列の固有のダイナミクスをカプセル化する表現マトリックスを生成するために、カーネル誘発性の自己表現学習を採用しています。
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り、概念ドリフトへの識別と適応のための重要なツールとして機能します。
さらに、サンゴ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傾向に関する洞察を提供します。
さまざまなデータセットにわたるサンゴの経験的評価は、概念ドリフトの複雑さを処理する上でその有効性を示しています。
このアプローチは、動的なデータ環境に直面した適応性と精度を高めるという共進化時系解析の理論的領域に新しい視点を導入し、ほとんどの深い学習バックボーンに簡単に統合できます。

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 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.

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