Beyond Online Association Rules: Governing Semantic Drift in Numerical Stream Mining
Authors/Creators
- 1. GAIA — Modular Cognitive Structure (Independent Research Program)
Description
This preprint proposes a governance-oriented reframing of online numerical association rule mining. While existing approaches have achieved substantial progress in efficiency, incremental updating, and metric optimization, they typically assume semantic stability and equate statistical persistence with epistemic validity.
We argue that long-lived mining systems operating in non-stationary environments accumulate semantic debt: statistically strong rules whose conceptual meaning has silently degraded relative to the evolving context. This form of degradation remains invisible to traditional metrics and can lead to unrecognized epistemic failure in decision-support systems.
To address this gap, we introduce GAIA, a meta-control layer designed to govern the lifecycle of extracted rules under semantic drift. GAIA does not replace or modify existing mining algorithms. Instead, it operates above them, externalizing expert judgment and providing structured mechanisms for semantic validation, challenge, retention, and explicit rule retirement.
The contribution is architectural and conceptual rather than algorithmic. The work formalizes the distinction between pattern persistence and knowledge justification, introduces semantic debt as a first-class epistemic risk, and articulates falsifiable claims regarding the necessity of governance layers in long-lived, non-stationary AI systems.
Abstract (Spanish)
Este trabajo propone una reformulación del online numerical association rule mining desde una perspectiva de gobernanza del conocimiento. Aunque los enfoques clásicos han sido eficaces en términos de eficiencia computacional, actualización incremental y optimización de métricas estadísticas, suelen asumir implícitamente la estabilidad semántica y equiparar la persistencia estadística con la validez epistémica.
Sostenemos que los sistemas de minería de reglas de larga duración que operan en entornos no estacionarios acumulan deuda semántica: reglas estadísticamente válidas cuyo significado conceptual se ha degradado con respecto al contexto actual. Esta degradación no es detectable mediante métricas tradicionales y puede producir fallos epistémicos silenciosos en sistemas de soporte a la decisión.
Para abordar este problema, introducimos GAIA, una capa de metacontrol diseñada para gobernar el ciclo de vida de las reglas extraídas bajo deriva semántica. GAIA no sustituye ni modifica los algoritmos de minería existentes; actúa por encima de ellos, externalizando el juicio experto, imponiendo responsabilidad sobre el ciclo de vida del conocimiento y proporcionando mecanismos estructurados para la validación semántica, el cuestionamiento y la retirada explícita de reglas.
La contribución es conceptual y arquitectónica, no algorítmica. El trabajo formaliza la distinción entre persistencia de patrones y justificación del conocimiento, introduce la deuda semántica como un riesgo epistémico de primer orden y formula afirmaciones falsables sobre la necesidad de capas de gobernanza en sistemas de IA no estacionarios y de larga duración.
Files
Beyond Online Association Rules.pdf
Files
(29.6 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:a9b36f7f83c31ba6702fe55299433113
|
29.6 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Subtitle
- From Pattern Persistence to Knowledge Governance
Dates
- Accepted
-
2026-01-10