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Tree Induction over Perennial Objects

机译：多年生物体的树木诱导

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We study the tree induction over a stream of perennial objects. The perennial objects are dynamic in nature and cannot be forgotten. The objects come from a multi-table stream, e.g., streams of Customer and Transaction. As the Transactions arrive, the perennial Customers' profiles grow and accumulate over time. To perform tree induction, we propose a tree induction algorithm that can handle perennial objects. The algorithm also encompasses a method that identifies and adapts to the concept drift in the stream. We have also incorporated a conventional classifier (kNN) at the leaves to further improve the classification accuracy of our algorithm. We have evaluated our method on a synthetic dataset and the PKDD Challenge 1999 dataset.
机译：我们研究了多年生物体流上的树木诱导。多年生的物体本质上是动态的，不能忘记。这些对象来自多表流，例如客户和交易流。随着交易的到来，常年客户的概况随着时间的推移而增长和积累。为了执行树归纳，我们提出了可以处理多年生物体的树归纳算法。该算法还包含一种方法，该方法可识别并适应流中的概念漂移。我们还在叶片上合并了常规分类器（kNN），以进一步提高算法的分类精度。我们已经在综合数据集和PKDD Challenge 1999数据集上评估了我们的方法。

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