Reactive Soft Prototype Computing for Concept Drift Streams

Reactive Soft Prototype Computing for Concept Drift Streams

情報システムにおけるエージェント間のリアルタイム通信量は、10年代に入ってから急速に増加しています。これは、ソーシャルメディアなど、これらのシステムの利用が現代社会で一般的になったためである。このため、この情報の流れをリアルタイムに学習・予測する分析アルゴリズムが必要とされている。これらのシステムの性質は非定常であり、特に流行のスピードが速いことで説明することができる。このため、アルゴリズムは変化を認識し、適応していかなければならない環境を作り出している。最近の研究では、この分野で重要な研究が行われているが、主にモデル適応の際に安定した性能を発揮できていない。本研究では、コンセプトドリフトを検出し、プロトタイプに基づく適応策を提案する。様々な典型的な非定常データに対する実験結果を通じて検証した結果、我々のソリューションは、変化時に安定かつ迅速な調整を提供する。