A hybrid distributed batch-stream processing approach for anomaly detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Batch and stream processing are separately and efficiently applied in many applications. However, some newer data-driven applications such as the Internet of Things and cloud computing call for hybrid processing approaches in order to handle the speed and accuracy required for processing such complex data. In this paper, we propose a Hybrid Distributed Batch-Stream (HDBS) architecture for anomaly detection in real-time data. The hybrid architecture, while benefiting from the accuracy provided by batch processing, also enjoys the speed and real-time features of stream processing. In the proposed architecture, our focus is on the algorithmic aspects of hybrid processing including the interaction models between batch and stream processing units, the characteristics of batch and stream machine learning algorithms and the principles of merging the results of different processing units. The driving idea of such combination is that the results of batch and stream processing units are complementary with each other, as one of them constructs accurate models based on previous data, and the other one is capable of processing new stream data in real-time. Furthermore, we propose a generalized version of the HDBS with respect to its algorithms and communication policy levels. In the generalized HDBS architecture, we address the various aspects of the interaction between the batch and stream processing units, and the merging operations to produce the final results. the evaluations of the proposed architecture using various criteria (accuracy, space complexity, and time complexity) demonstrate that the accuracy of the proposed method is higher than the accuracy of the batch processing methods, its time complexity is also similar to one of the stream processing methods and much less than the batch processing methods, which makes our proposed architecture an efficient and practical solution for real-time anomaly detection.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle