面向流数据分类的在线学习综述

翟婷婷; 高阳; 朱俊武

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cqvip:流数据分类旨在从连续不断到达的流式数据中增量学习一个从输入变量到类标变量的映射函数,以便对随时到达的测试数据进行准确分类.在线学习范式作为一种增量式的机器学习技术,是流数据分类的有效工具.主要从在线学习的角度对流数据分类算法的研究现状进行综述.具体地,首先介绍在线学习的基本框架和性能评估方法,然后着重介绍在线学习算法在一般流数据上的工作现状,在高维流数据上解决“维度诅咒”问题的工作现状,以及在演化流数据上处理“概念漂移”问题的工作现状,最后讨论高维和演化流数据分类未来仍然存在的挑战和亟待研究的方向.

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来源
《软件学报》 |2020年第4期|912-931|共20页
作者
翟婷婷; 高阳; 朱俊武;
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作者单位

扬州大学信息工程学院江苏扬州 225127;

计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
在线学习; 流数据分类; 维度诅咒; 概念漂移; 稀疏在线学习; 演化流分类;

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