Интеллектуальный анализ потоков данных: методы и проблемы обработки дрейфа концепций

Интеллектуальный анализ и исследование потоковых данных имеют ключевое значение для многих приложений, и этому направлению исследований в течение последнего десятилетия уделялось значительное внимание. Однако ряд присущих потоковым данным проблем по-прежнему создаёт трудности для аппаратных средств и современных алгоритмических решений. К таким проблемам относятся неограниченный объём, переменная скорость и неизвестные характеристики поступающих экземпляров данных. Цель данного исследования — охарактеризовать ключевые проблемы, с которыми сталкиваются алгоритмические решения для анализа потоков данных, уделив особое внимание распространённой проблеме дрейфа концепций. Представлено всестороннее обсуждение дрейфа концепций и связанных с ним проблем данных в контексте анализа потоков, а также проведён критический углублённый обзор соответствующей литературы. Кроме того, рассмотрены актуальные проблемы процедур оценки детекторов дрейфа концепций, включая отсутствие общепринятых базовых наборов данных и влияние временной зависимости на обнаружение дрейфа концепций. Выявляя пробелы в современной литературе, исследование предлагает рекомендации для будущих работ, которые должны способствовать развитию алгоритмов анализа потоков данных и обнаружения дрейфа концепций.