کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6863987 | 1439532 | 2018 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
An effective pattern-based Bayesian classifier for evolving data stream
ترجمه فارسی عنوان
یک طبقه بندی سازگار مبتنی بر الگو بر اساس بیزی برای تکامل جریان داده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
جریان داده ها، الگوی مکرر، بیزی، یادگیری تنبل
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
One of the hot topics in graph-based machine learning is to build Bayesian classifier from large-scale dataset. An advanced approach to Bayesian classification is based on exploited patterns. However, traditional pattern-based Bayesian classifiers cannot adapt to the evolving data stream environment. For that, an effective Pattern-based Bayesian classifier for Data Stream (PBDS) is proposed. First, a data-driven lazy learning strategy is employed to discover local frequent patterns for each test record. Furthermore, we propose a summary data structure for compact representation of data, and to find patterns more efficiently for each class. Greedy search and minimum description length combined with Bayesian network are applied to evaluating extracted patterns. Experimental studies on real-world and synthetic data streams show that PBDS outperforms most state-of-the-art data stream classifiers.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 295, 21 June 2018, Pages 17-28
Journal: Neurocomputing - Volume 295, 21 June 2018, Pages 17-28
نویسندگان
Jidong Yuan, Zhihai Wang, Yange Sun, Wei Zhang, Jingjing Jiang,