已閱讀1頁,還剩57頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領
文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,微博、電商、新聞媒體等主流應用中涌現(xiàn)了大量的文本數(shù)據(jù)流且其中的概念漂移也出現(xiàn)了新的特點:如快速,頻繁、多樣。而傳統(tǒng)的概念漂移檢測方法多基于分類錯誤率的變化,基于概念漂移導致的分類錯誤率上升的現(xiàn)象進行概念漂移檢測難以適用文本數(shù)據(jù)流中的概念漂移。為此,本文面向文本數(shù)據(jù)流,針對其中的概念漂移檢測工作開展研究,主要內(nèi)容如下:
(1)介紹了概念漂移的定義、分類,并按照數(shù)據(jù)流自身的分布特點,從監(jiān)督、無監(jiān)督或半監(jiān)督兩個
2、種類分別介紹了傳統(tǒng)的概念漂移分類檢測方法。
(2)針對傳統(tǒng)概念漂移檢測方法難以適用于復雜多變的文本數(shù)據(jù)流的問題,從概念漂移的誘因進行了分析和歸納,提出一種基于誘因的概念漂移分類方法,并在此基礎上提出了對應的三層概念漂移檢測模型。該方法分別從標簽空間、特征空間以及特征和標簽的映射關系三個層次進行概念漂移檢測。實驗結(jié)果表明該檢測方法基于對比算法在概念漂移檢測準確程度以及分類精度上的提高,尤其是在文本數(shù)據(jù)流上效果顯著。
(
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 數(shù)據(jù)流概念漂移檢測算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流中概念漂移檢測與分類方法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流概念漂移檢測和不平衡數(shù)據(jù)流分類算法研究.pdf
- 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)流的概念漂移檢測及其分類.pdf
- 隱含概念漂移的數(shù)據(jù)流分類研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)流的概念漂移檢測及集成分類研究.pdf
- 概念漂移下的數(shù)據(jù)流異常點檢測算法研究.pdf
- 隱含概念漂移的數(shù)據(jù)流分類算法研究.pdf
- 含重現(xiàn)概念漂移的數(shù)據(jù)流分類研究.pdf
- 適應概念漂移的數(shù)據(jù)流分類算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流上概念漂移的檢測和分類.pdf
- 面向概念漂移數(shù)據(jù)流的分類算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)流分類中概念漂移及噪聲處理研究.pdf
- 基于密度網(wǎng)格的數(shù)據(jù)流聚類和概念漂移檢測算法研究.pdf
- 基于窗口機制的概念漂移數(shù)據(jù)流分類算法研究.pdf
- 基于混合集成分類器的數(shù)據(jù)流概念漂移挖掘方法研究.pdf
- 面向含噪數(shù)據(jù)流的概念漂移集成分類研究.pdf
- 多標簽數(shù)據(jù)流分類中的類別增量學習與概念漂移檢測的研究.pdf
- 基于多分類器架構(gòu)的數(shù)據(jù)流中概念漂移的研究.pdf
- 基于模糊C均值算法的數(shù)據(jù)流概念漂移檢測和更新機制研究.pdf
評論
0/150
提交評論