永続的エントロピーとトポロジー保存に基づく、教師なしの景観変化評価

本稿では、データストリームのトポロジー特性の変化を考慮した、新しいコンセプトドリフト検出手法を提案する。これは、従来の統計的な変化に基づく検出とは異なり、データの形状や構造の変化を捉えることで、より本質的な変化を検出することを目指す。