集成式数据流挖掘是对存在概念漂移的数据流进行学习的重要方法.针对传统集成式数据流挖掘存在的缺陷,将人类的回忆和遗忘机制引入到数据流挖掘中,提出基于记忆的数据流挖掘模型MDSM(memorizing based data stream mining).该模型将基...集成式数据流挖掘是对存在概念漂移的数据流进行学习的重要方法.针对传统集成式数据流挖掘存在的缺陷,将人类的回忆和遗忘机制引入到数据流挖掘中,提出基于记忆的数据流挖掘模型MDSM(memorizing based data stream mining).该模型将基分类器看作是系统获得的知识,通过"回忆与遗忘"机制,不仅使历史上有用的基分类器因记忆强度高而保存在"记忆库"中,提高预测的稳定性,而且从"记忆库"中选取当前分类效果好的基分类器参与集成预测,以提高对概念变化的适应能力.基于MDSM模型,提出了一种集成式数据流挖掘算法MAE(memorizing based adaptive ensemble),该算法利用Ebbinghaus遗忘曲线对系统的遗忘机制进行设计,并利用选择性集成来模拟人类的"回忆"机制.与4种典型的数据流挖掘算法进行比较,结果表明:MAE算法分类精度高,对概念漂移的整体适应能力强,尤其对重复出现的概念漂移以及实际应用中存在的复杂概念漂移具有很好的适应能力.不仅能够快速适应新的概念变化,并且能够有效抵御随机的概念波动对系统性能的影响.展开更多
数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,...数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,提出了一种基于时间衰减模型和闭合算子的数据流闭合模式挖掘方式TDMCS(Time-Decay-Model-based Closed frequent pattern mining on data Stream).该算法采用时间衰减模型来区分滑动窗口内的历史和新近事务权重,使用闭合算子提高闭合模式挖掘的效率,设计使用最小支持度-最大误差率-衰减因子的三层架构避免概念漂移,设计一种均值衰减因子平衡算法的高查全率和高查准率.实验分析表明该算法适用于挖掘高密度、长模式的数据流;且具有较高的效率,在不同大小的滑动窗口条件下性能表现是稳态的,同时也优于其他同类算法.展开更多
文摘集成式数据流挖掘是对存在概念漂移的数据流进行学习的重要方法.针对传统集成式数据流挖掘存在的缺陷,将人类的回忆和遗忘机制引入到数据流挖掘中,提出基于记忆的数据流挖掘模型MDSM(memorizing based data stream mining).该模型将基分类器看作是系统获得的知识,通过"回忆与遗忘"机制,不仅使历史上有用的基分类器因记忆强度高而保存在"记忆库"中,提高预测的稳定性,而且从"记忆库"中选取当前分类效果好的基分类器参与集成预测,以提高对概念变化的适应能力.基于MDSM模型,提出了一种集成式数据流挖掘算法MAE(memorizing based adaptive ensemble),该算法利用Ebbinghaus遗忘曲线对系统的遗忘机制进行设计,并利用选择性集成来模拟人类的"回忆"机制.与4种典型的数据流挖掘算法进行比较,结果表明:MAE算法分类精度高,对概念漂移的整体适应能力强,尤其对重复出现的概念漂移以及实际应用中存在的复杂概念漂移具有很好的适应能力.不仅能够快速适应新的概念变化,并且能够有效抵御随机的概念波动对系统性能的影响.
文摘数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,提出了一种基于时间衰减模型和闭合算子的数据流闭合模式挖掘方式TDMCS(Time-Decay-Model-based Closed frequent pattern mining on data Stream).该算法采用时间衰减模型来区分滑动窗口内的历史和新近事务权重,使用闭合算子提高闭合模式挖掘的效率,设计使用最小支持度-最大误差率-衰减因子的三层架构避免概念漂移,设计一种均值衰减因子平衡算法的高查全率和高查准率.实验分析表明该算法适用于挖掘高密度、长模式的数据流;且具有较高的效率,在不同大小的滑动窗口条件下性能表现是稳态的,同时也优于其他同类算法.
