抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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データストリームは,時間にわたって連続的に生成される一連のデータである。データストリームはメモリに保存されるには大きすぎ,その基礎データ分布は時間とともに変化する可能性がある。異常値検出は,基礎データ分布から著しくずれるデータインスタンスを見出すことを目的とする。異常値検出は個々のインスタンスレベルで行われるが,異常なパターン検出はデータの挙動が異常になり,通常の挙動と異なる時間の点を検出することを含む。ほとんどの異常値検出法は教師なしモードで動作し,データサンプルのクラスラベルは知られていない。代わりに,概念ドリフト検出法は,ストリーミングデータにおけるドリフト点を見出し,モデルを新しい出現パターンに適応させることを試みた。本論文では,ストリーミングデータに対する異常値検出,異常パターン検出および概念ドリフト検出手法のレビューを提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】
