以色列理工学院:Guy Shapira | CEP 的无监督频繁模式挖掘算法

【标题】Unsupervised Frequent Pattern Mining for CEP

【作者团队】Guy Shapira, Assaf Schuster

【发表日期】2022.7.28

【论文链接】https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2207/2207.14017.pdf

【推荐理由】复杂事件处理 (CEP) 是一组允许使用复杂和高度描述性模式从海量数据流中有效提取知识的方法。在线金融、医疗保健监控和欺诈检测等众多应用程序使用 CEP 技术实时捕获关键警报、潜在威胁或重要通知。然而，目前许多领域缺乏人类专业知识。故本文提出新颖的增强和主动学习方法REMEDIER（基于增强的CEP pattErn MinER），该方法旨在挖掘CEP模式，允许扩展提取的知识，同时减少所需的人力。该方法包括适用于大量多元空间的新策略梯度方法，及将增强和主动学习相结合的新方法，用于CEP规则学习，同时最小化训练所需的标签数量。REDEEMER的目标是在以前无法使用的领域中实现CEP集成。REDEEMER是首个建议事先未观察到的新CEP规则的系统，也是首个旨在增加专家不具备CEP工具所需足够信息的领域中的模式知识的方法。最后在不同数据集上的实验表明，REDEEMER能够扩展模式知识，同时优于几种最先进的模式挖掘强化学习方法。