本文選題：不完全標(biāo)記 + 自適應(yīng)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2016年12期

【摘要】：現(xiàn)實(shí)生活中網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)評(píng)論以及微博等應(yīng)用領(lǐng)域涌現(xiàn)了大量文本數(shù)據(jù)流,這些數(shù)據(jù)的不完全標(biāo)記和頻繁概念漂移給已有的數(shù)據(jù)流分類(lèi)方法帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為此,面向不完全標(biāo)記的文本數(shù)據(jù)流提出了一種自適應(yīng)的數(shù)據(jù)流分類(lèi)算法。該算法以一個(gè)標(biāo)記數(shù)據(jù)塊作為起始數(shù)據(jù)塊,對(duì)未標(biāo)記數(shù)據(jù)塊首先提取標(biāo)記數(shù)據(jù)塊與未標(biāo)記數(shù)據(jù)塊之間的特征集,并利用特征在兩個(gè)數(shù)據(jù)塊間的相似度進(jìn)行概念漂移檢測(cè),最后計(jì)算未標(biāo)記數(shù)據(jù)中特征的極性并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明了算法在分類(lèi)精度上的優(yōu)越性,尤其在標(biāo)記信息較少和概念漂移較為頻繁時(shí)。
[Abstract]:In real life, a large number of text data streams have emerged in the application fields such as network monitoring, network review and Weibo. The incomplete marking and frequent concept drift of these data have brought challenges to the existing data stream classification methods. For this reason, an adaptive data stream classification algorithm for incomplete tagged text data streams is proposed. The algorithm takes a tagged data block as the starting data block, firstly extracts the feature set between the labeled data block and the unlabeled data block, and uses the similarity between the two data blocks to detect the concept drift. Finally, the polarity of the features in the unlabeled data is calculated and the data is predicted. Experiments show the superiority of the algorithm in classification accuracy, especially when the marking information is less and the concept drift is more frequent.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：教育部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(IRT13059) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61305063,61273292) 博士點(diǎn)項(xiàng)目基金(20130111110011)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1

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6 仇s，

本文編號(hào)：1785830