计算机科学
計算機科學
계산궤과학
Computer Science
2015年
8期
60-64
,共5页
概念漂移%多标签%数据流%概率相关性%分类
概唸漂移%多標籤%數據流%概率相關性%分類
개념표이%다표첨%수거류%개솔상관성%분류
Concept drift%Multi-label%Data streams%Probability of relevance%Classification
由于传统的概念漂移检测研究主要针对单标签数据流,对现实中常见的多标签数据流却缺乏足够的关注,多标签数据流概念漂移检测问题有待进一步的研究.因此,通过分析多标签数据流中存在的特殊依赖关系,提出了一种基于概率相关性的多标签数据流概念漂移检测算法.其基本思想是从概念漂移的产生原因出发,利用概率相关性近似描述数据分布来监测新旧数据分布变化,判断概念漂移是否发生.实验结果表明,提出的算法能够比较快速、准确地检测到概念漂移,并在多标签概念漂移数据流分类问题上取得了预期的学习效果.
由于傳統的概唸漂移檢測研究主要針對單標籤數據流,對現實中常見的多標籤數據流卻缺乏足夠的關註,多標籤數據流概唸漂移檢測問題有待進一步的研究.因此,通過分析多標籤數據流中存在的特殊依賴關繫,提齣瞭一種基于概率相關性的多標籤數據流概唸漂移檢測算法.其基本思想是從概唸漂移的產生原因齣髮,利用概率相關性近似描述數據分佈來鑑測新舊數據分佈變化,判斷概唸漂移是否髮生.實驗結果錶明,提齣的算法能夠比較快速、準確地檢測到概唸漂移,併在多標籤概唸漂移數據流分類問題上取得瞭預期的學習效果.
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