基于弱监督集成的概念演化自适应检测方法

文档摘要：由于现有的多数概念演化检测方法本质上是基于监督学习,且通常用于解决一个时间段内仅出现一个新类,不能处理数据流中的类消失和类循环任务.为此,提出一种基于弱监督集成的概念演化自适应检测方法(AD_WE:AdaptiveDetectionMethodforConceptEvolutionBasedonWeaklySupervisedEnsemble).该方法利用弱监督集成策略构建集成学习器,对数据块中的训练样本进行局部预测,在此基础上,基于局部密度和相对距离识别特征空间中具有较强内聚性的相似数据并对其聚类,对聚类结果进行相似度比较,实现新类实例的检测及不同新类的区分;同时根据数据随时间变化特征建立动态衰减模型,及时消除消失类,并通过相似度比较检测循环类.实验表明,所提方法能对概念演化做出及时响应,可有效识别消失类和循环类,提高学习器的泛化性能.

Abstract：Mostoftheexistingdetectionmethodsforconceptevolutionareessentiallybasedonsupervisedlearningandareoftenusedtosolvetheproblemthatonlyonenovelclassappearsinaperiodoftime.However,theycannothandlethetaskofaclassdisappearingandrecurringinstreamingdata.Toaddresstheaboveproblems,anadaptivedetectionmethodforconceptevolutionbasedonweaklysupervisedensemble(AD_WE)isproposed.Theweaklysupervisedensemblestrategyisusedtoconstructanensemblelearnertomakelocalpredictionsonthetrainingsamplesinthedatablock.Similardatawithstrongcohesioninthefeaturespacearedetectedandclusteredusinglocaldensityandrelativedistance.Thesimilarityoftheclusteringresultsisthencomparedtodetectnovelclassinstancesanddistinguishbetweendifferentnovelclasses.Andadynamicdecaymodelisestablishedaccordingtothecharacteristicsofdatachangeovertime.Thevanishedclassiseliminatedintime,andtherecurringclassisdetectedthroughsimilaritycomparison.Experimentsshowthattheproposedmethodcanrespondtoconceptevolutioninatimelymanner,effectivelyidentifyvanishedclassesandrecurringclasses,andimprovethegeneralizationperformanceofthelearner.

作者：王婧   郭虎升   王文剑 Author：WANGJing   GUOHusheng   WANGWenjian
作者单位：山西大学计算机与信息技术学院,太原030006山西大学计算机与信息技术学院,太原030006;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原030006
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(3)
分类号：TP181
关键词：概念演化  弱监督集成  自适应模型  动态衰减模型  消失类  循环类  
Keywords：conceptevolution  weaklysupervisedensemble  adaptivemodel  dynamicdecaymodel  vanishedclass  recurringclass  
机标分类号：TP311.13TP181G203
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金，国家自然科学基金，山西省重点研发计划基金资助项目基于弱监督集成的概念演化自适应检测方法[
期刊论文]  吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(3)王婧  郭虎升  王文剑由于现有的多数概念演化检测方法本质上是基于监督学习,且通常用于解决一个时间段内仅出现一个新类,不能处理数据流中的类消失和类循环任务.为此,提出一种基于弱监督集成的概念演化自适应检测方法(AD_WE:AdaptiveDetec...参考文献和引证文献
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关键词：概念演化,弱监督集成,自适应模型,动态衰减模型,消失类,循环类,

2024-10-4 00:48 上传 基于弱监督集成的概念演化自适应检测方法.pdf

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