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基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测
被引量:
6
1
作者
张永
刘浩科
陈天祯
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期202-210,共9页
现有的概念漂移检测方法大多集中于单标签数据流,难以满足多标签数据流概念漂移检测的需要,因此文中提出基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测算法.算法包括检验层和校验层,检验层通过检测数据分布变化判断是否发生概念漂移,校验层...
现有的概念漂移检测方法大多集中于单标签数据流,难以满足多标签数据流概念漂移检测的需要,因此文中提出基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测算法.算法包括检验层和校验层,检验层通过检测数据分布变化判断是否发生概念漂移,校验层通过判断标签混淆矩阵的变化程度验证是否真正发生概念漂移.在真实多标签数据集和合成多标签数据集上的实验表明,文中算法表现更优,可以有效检测概念漂移,提升分类性能.
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关键词
概念漂移
多标签分类
数据流
分层校验
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职称材料
题名
基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测
被引量:
6
1
作者
张永
刘浩科
陈天祯
机构
辽宁师范大学计算机与信息技术学院
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期202-210,共9页
基金
国家自然科学基金项目(No.61772252)
辽宁省自然科学基金项目(No.2019-MS-216)
辽宁省高等学校创新人才支持计划项目(No.LR2017044)资助。
文摘
现有的概念漂移检测方法大多集中于单标签数据流,难以满足多标签数据流概念漂移检测的需要,因此文中提出基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测算法.算法包括检验层和校验层,检验层通过检测数据分布变化判断是否发生概念漂移,校验层通过判断标签混淆矩阵的变化程度验证是否真正发生概念漂移.在真实多标签数据集和合成多标签数据集上的实验表明,文中算法表现更优,可以有效检测概念漂移,提升分类性能.
关键词
概念漂移
多标签分类
数据流
分层校验
Keywords
Concept Drift
Multi-label Classification
Data Stream
Hierarchical Verification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分层校验的多标签数据流概念漂移检测
张永
刘浩科
陈天祯
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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