[论文解读] Learning Latent Events from Network Message Logs: A Decomposition Based Approach.

Siddhartha Satpathi, Supratim Deb+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2018

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 1被引用 2

一句话总结

本文提出一种基于分解的方法，通过整合非参数变化点检测与潜在狄利克雷分配（LDA），从网络消息日志中挖掘潜在事件。该方法在样本复杂度和一致性方面具有理论保证，能够稳健发现动态网络通信中的隐藏事件结构。

ABSTRACT

In this communication, we describe a novel technique for event mining using a decomposition based approach that combines non-parametric change-point detection with LDA. We prove theoretical guarantees about sample-complexity and consistency of the approach. In a companion paper, we will perform a thorough evaluation of our approach with detailed experiments.

研究动机与目标

• 解决在无先验标注的情况下，从原始网络消息日志中识别隐藏且有意义事件的挑战。
• 开发一种可扩展且理论基础坚实的事件挖掘方法，适用于动态、高速的网络数据。
• 将非参数变化点检测与LDA相结合，同时建模时间上的变化与主题式的事件模式。
• 为所提出的事件挖掘框架建立样本复杂度和一致性的理论基础。

提出的方法

• 该方法将事件挖掘问题分解为两个阶段：通过非参数变化点检测检测消息序列中的时间变化。
• 利用潜在狄利克雷分配（LDA）对检测到的片段进行建模，以发现潜在事件主题。
• 该方法利用变化点检测的非参数特性，以适应未知的变化频率和分布偏移。
• 通过形式化分析，确保框架具有理论一致性与样本复杂度边界。
• 将每个检测到的变化片段视为文档，每条消息视为词语，从而利用LDA提取潜在事件表示。
• 分解结构允许独立地对变化检测与主题建模组件进行模块化优化。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在无标签网络消息日志中有效发现潜在事件？
• RQ2 混合变化点检测与主题建模方法在事件挖掘中的理论样本复杂度与一致性为何？
• RQ3 非参数变化点检测能否提升在动态网络流量中事件边界的检测效果？
• RQ4 将变化点检测与LDA结合如何增强挖掘事件的可解释性与准确性？
• RQ5 所提出的基于分解的框架在收敛性与可靠性方面具有哪些理论保证？

主要发现

• 所提出的方法在事件检测方面实现了理论一致性，并具有有界的样本复杂度。
• 将非参数变化点检测与LDA结合，可在无先验标注的情况下稳健发现潜在事件结构。
• 分解方法允许对网络消息流进行模块化且可扩展的分析。
• 该方法在最小分布假设下，对检测到的事件可靠性提供了正式保证。
• 该框架旨在处理具有未知变化模式的动态、高速网络数据。
• 附带论文将提供实证验证，尽管本版本未包含具体定量结果。