基于图的概念重现发现与预测

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基于图的概念重现发现与预测

白洋;王志海;孙艳歌

【期刊名称】《郑州大学学报(工学版)》 【年(),期】2017(038)004

【摘 要】概念漂移是数据流挖掘中具有挑战性的问题.当概念漂移发生后,原有分类模型的分类正确率会显著下降,因此需要及时发现并调整模型以适应这些改变.概念重现是概念漂移的特殊情况,然而已有的算法大多未能充分考虑这种状况.为此,提出一种能够处理重现的概念检测方法.试验结果表明,该方法能够以较低的延迟和较低的误报率检测到概念漂移,并且可以识别重现的概念,很大程度上提升了分类器的分类正确率.

【总页数】8(P57-64) 【作 者】白洋;王志海;孙艳歌

【作者单位】北京交通大学计算机信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学计算机信息技术学院,北京100044;信阳师范学院计算机信息技术学院,河南信阳464000 【正文语种】 【中图分类】TP311 【相关文献】

1.基于多层次复杂概念网络生成方法的Sunshine图发现《伤寒论》小便相关方证知识* [J], 刘超男;邓烨;李赛美;刘煜洲;刘敏;文学


2.基于主要特征抽取的重现概念漂移处理算法 [J], 冯超;益民;汤凌冰 3.基于在线迁移学习的重现概念漂移数据流分类 [J], 益民;唐诗;冯超;高凯 4.一种基于图像的全息图计算方法及其模拟重现 [J], 曹玉茹;韦穗

5.基于树型图的概念建构——树型图之上位概念建模的思维可视化策略及教学实践 [J], 陈宗成

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