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  1. 研究報告
  2. データベースシステム(DBS)※2025年度よりデータベースとデータサイエンス(DBS)研究会に名称変更
  3. 2023
  4. 2023-DBS-178

Product Quantizationを用いた高速コンセプトドリフト検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231563
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/231563
b54a2316-abc8-456f-b268-7d3de3119ed0
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DBS23178002.pdf IPSJ-DBS23178002.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-12-19
タイトル
タイトル Product Quantizationを用いた高速コンセプトドリフト検出
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 データベースシステム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
電気通信大学院情報理工学研究科
著者所属
電気通信大学院情報理工学研究科
著者名 高野, 大晴

× 高野, 大晴

高野, 大晴

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古賀, 久志

× 古賀, 久志

古賀, 久志

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 ストリームデータ解析において,時間経過に伴うデータ特性の変化により機械学習モデルの性能を低下させるコンセプトドリフトの検出は重要である.IBDD (Image-Based Drift Detector) は多次元ストリームに対する高速な教師なしドリフト検出手法であり,ウィンドウ内のデータを画像に変換し,初期ウィンドウに対応する参照画像と現在の画像との距離の変動を計測してドリフト検出を行う.本研究では,多次元ベクトルに対する近似最近傍探索アルゴリズムである PQ 法(Product Quantization)を援用して,近似画像間距離を求めることで IBDD よりもさらに高速にドリフトを検出する手法を提案する.また, 2種類の画像間距離を併用し,ドリフトを過検出するという IBDD の課題を改善するオプションも提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112482
書誌情報 研究報告データベースシステム(DBS)

巻 2023-DBS-178, 号 2, p. 1-8, 発行日 2023-12-19
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-871X
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:43:17.933402
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