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基于自适应快速决策树的不确定数据流概念漂移分类算法
被引量：
5
1
作者
刘志军
张杰
许广义
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期1609-1614,共6页
由于不确定数据流中一般隐藏着概念漂移问题,对其进行有效分类存在着很多困难.为此,提出一种基于自适应快速决策树的算法.该算法基于一般决策树算法的原理,以自适应学习规则计算信息增益,以无标记情景学习拆分原理检测不确定数据流中的...
由于不确定数据流中一般隐藏着概念漂移问题,对其进行有效分类存在着很多困难.为此,提出一种基于自适应快速决策树的算法.该算法基于一般决策树算法的原理,以自适应学习规则计算信息增益,以无标记情景学习拆分原理检测不确定数据流中的不确定数值属性,通过自适应快速决策树节点的拆分方法将不确定数值属性转化为不确定分类属性,以实现对不确定数据流的有效分类,进而有效检测到其中隐含的概念漂移现象.仿真结果验证了所提出方法的可靠性.
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关键词
不确定数据流
自
适应
快速
决策树
概念漂移
数值属性
分类属性
原文传递
基于CVFDT的网络流量分类方法
被引量：
2
2
作者
朱欣
赵雷
杨季文
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期101-103,共3页
针对网络流量数据大、动态变化性高的问题,提出一种基于数据流挖掘技术——概念自适应快速决策树(CVFDT)的网络流量识别方法。CVFDT适合处理流动数据,随数据样本分布的变化更新模型,并能处理概念漂移。在具有12个最优属性特征的网络流...
针对网络流量数据大、动态变化性高的问题,提出一种基于数据流挖掘技术——概念自适应快速决策树(CVFDT)的网络流量识别方法。CVFDT适合处理流动数据,随数据样本分布的变化更新模型,并能处理概念漂移。在具有12个最优属性特征的网络流数据集上进行实验,结果表明,与朴素贝叶斯方法相比,CVFDT方法具有较好的分类效果和稳定性。
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关键词
流量分类
应用识别
概念
自
适应
快速
决策树
数据流挖掘
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职称材料
题名
基于自适应快速决策树的不确定数据流概念漂移分类算法
被引量：
5
1
作者
刘志军
张杰
许广义
机构
哈尔滨工程大学经济管理学院
山东科技大学经济管理学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期1609-1614,共6页
基金
山东省自然科学基金项目(ZR2015GM013)
全国统计科研计划重点项目(2015LZ25)
中国博士后基金项目(2015M581757)
文摘
由于不确定数据流中一般隐藏着概念漂移问题,对其进行有效分类存在着很多困难.为此,提出一种基于自适应快速决策树的算法.该算法基于一般决策树算法的原理,以自适应学习规则计算信息增益,以无标记情景学习拆分原理检测不确定数据流中的不确定数值属性,通过自适应快速决策树节点的拆分方法将不确定数值属性转化为不确定分类属性,以实现对不确定数据流的有效分类,进而有效检测到其中隐含的概念漂移现象.仿真结果验证了所提出方法的可靠性.
关键词
不确定数据流
自
适应
快速
决策树
概念漂移
数值属性
分类属性
Keywords
uncertain data streams
adapting fast decision tree
concept drifting
numerical attribute
classification attribute
分类号
F830.51 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
基于CVFDT的网络流量分类方法
被引量：
2
2
作者
朱欣
赵雷
杨季文
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第12期101-103,共3页
文摘
针对网络流量数据大、动态变化性高的问题,提出一种基于数据流挖掘技术——概念自适应快速决策树(CVFDT)的网络流量识别方法。CVFDT适合处理流动数据,随数据样本分布的变化更新模型,并能处理概念漂移。在具有12个最优属性特征的网络流数据集上进行实验,结果表明,与朴素贝叶斯方法相比,CVFDT方法具有较好的分类效果和稳定性。
关键词
流量分类
应用识别
概念
自
适应
快速
决策树
数据流挖掘
Keywords
traffic classification
application identification
Concept-adapting Very Fast Decision Tree（CVFDT）
data stream mining
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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1
基于自适应快速决策树的不确定数据流概念漂移分类算法
刘志军
张杰
许广义
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2016
5
原文传递
2
基于CVFDT的网络流量分类方法
朱欣
赵雷
杨季文
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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