本文關(guān)鍵詞：基于在線遷移學(xué)習(xí)的重現(xiàn)概念漂移數(shù)據(jù)流分類(lèi)　出處：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2016年08期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 概念漂移 遷移學(xué)習(xí) 重現(xiàn)概念 在線學(xué)習(xí) 負(fù)遷移

【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)流分類(lèi)被應(yīng)用于諸多領(lǐng)域,如:垃圾郵件過(guò)濾、市場(chǎng)預(yù)測(cè)及天氣預(yù)報(bào)等.重現(xiàn)概念是這些應(yīng)用領(lǐng)域的重要特點(diǎn)之一.針對(duì)重現(xiàn)概念的學(xué)習(xí)與分類(lèi)問(wèn)題中的"負(fù)遷移"和概念漂移檢測(cè)的滯后性,提出了一種基于在線遷移學(xué)習(xí)的重現(xiàn)概念漂移數(shù)據(jù)流分類(lèi)算法——RC-OTL.RC-OTL在檢測(cè)到概念漂移時(shí)存儲(chǔ)剛學(xué)習(xí)的一個(gè)基分類(lèi)器,然后計(jì)算最近的樣本與存儲(chǔ)的各歷史分類(lèi)器之間的領(lǐng)域相似度,以選擇最適合對(duì)后續(xù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的源分類(lèi)器,從而改善從源領(lǐng)域到目標(biāo)領(lǐng)域的知識(shí)遷移.另外,RC-OTL還在概念漂移檢測(cè)之前根據(jù)分類(lèi)準(zhǔn)確率選擇合適的分類(lèi)器對(duì)后續(xù)樣本分類(lèi).初步的理論分析解釋了RC-OTL為什么能有效克服"負(fù)遷移",實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步表明:RC-OTL的確能有效提高分類(lèi)準(zhǔn)確率,并且在遭遇概念漂移后能更快地適應(yīng)后續(xù)樣本.
[Abstract]:With the arrival of big data era, data stream classification has been applied in many fields, such as spam filtering. The concept of recurrence is one of the important characteristics of these application fields. The "negative migration" and the lag of the detection of concept drift in the learning and classification of the concept of recurrence are discussed in this paper. In this paper, an online migration learning based classification algorithm for reproducing conceptual drift data streams is proposed. RC-OTL.RC-OTL stores a base classifier for rigid learning when it detects concept drift. Then the domain similarity between the most recent samples and the stored historical classifiers is calculated to select the source classifier that is the most suitable for the subsequent samples to learn. Thus improving knowledge migration from source domain to target domain. RC-OTL also selects the appropriate classifier to classify the subsequent samples according to the classification accuracy rate before the concept drift detection. The preliminary theoretical analysis explains why RC-OTL can effectively overcome the "negative migration". The experimental results further show that: RC-OTL can effectively improve the classification accuracy and adapt to subsequent samples more quickly after the concept drift.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息安全學(xué)院;廣西可信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(桂林電子科技大學(xué));廣西信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心(桂林電子科技大學(xué));河北科技大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61363029,U1501252) 廣西區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014GXNSFAA118395) 廣西區(qū)科學(xué)研究與技術(shù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目(桂科攻14124005-2-1) 廣西信息科學(xué)中心項(xiàng)目(YB408)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13
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本文編號(hào)：1418708