مفهوم ویژگی های جریانی

در داده های جریانی[1]، نمونه ها به مرور زمان دریافت می شوند در حالیکه تعداد ویژگی ها ثابت می باشد. اما در ویژگی های جریانی، تعداد داده های یادگیری ثابت می باشد ولی ویژگی ها بصورت دینامیک تولید می شوند و الگوریتم یادگیری به مرور زمان ویژگی ها را دریافت می دارد [31، 32]. در ویژگی های جریانی روال بدین صورت است ویژگی های توسط روش های تولید ویژگی مانند روش های یادگیری رابطه ای آماری[2] و تعاملات بین ویژگی ها[3]، تولید می شوند. مشکلاتی که در پی تولید ویژگی ها توسط این روش ها بروز می کند بدین شرح است که: 1) میلیون ها و یا حتی بیلیون ها ویژگی تولید می شوند که بدلیل محدودیت های حافظه امکان نگهداری این حجم از ویژگی وجود دارد و از طرفی زمان بسیار زیادی بایستی صرف شود تا فرآیند یادگیری شروع شود. 2) ویژگی ها توسط کوئری های موجود در SQL تولید می شوند که اجرای این کوئری ها محدود به زمان پروسسور[4] است تقریبا پروسسور هر صدهزار کوئری را در 24 ساعت اجرا می کند. از طرفی بسیاری از ویژگی ها تولیدی بی ربط و تکراری هستند[5]. این موضوع نشان می دهد که شمار کمی از این ویژگی های تولیدی در عمل در فرآیند یادگیری موثر است و لذا تولید ویژگی ها هزینه بر است [32]. بر این اساس برای فائق آمدن بر این مشکلات، مفهوم ویژگی های جریانی شکل گرفت و تلاش شد تا با تولید دینامیک ویژگی ها و بررسی این ویژگی ها در زمان تولید و تاثیر آن بر روال یادگیری فرآیند تولید ویژگی ها را هدایت کنند.

برای برخورد با چالش های مطرح شده، بایستی فرآیند یادگیری قابلیت پاسخگویی به ویژگی های جریانی را داشته باشد. در واقع، روال یادگیری بایستی بصورت افزایشی با دریافت هر ویژگی قابل بروزرسانی شدن داشته باشد بدون اینکه به اولین مرحله یادگیری بازگردد. لذا در راستای استخراج الگوهای قوی بایستی در ابتدا ویژگی ها بررسی شوند و ویژگی هایی که بی ربط هستند را حذف کرد، سپس از روی ویژگی های مفید و قوی ، الگوها را استخراج کرد.

[1] Data Streams

[2] Statistical Relational Learning

[3] Feature interaction

[4] CPU time

[5] Irrelevant Features