A Dynamic Ensemble Framework for Mining Textual Streams with Class Imbalance
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Textual stream classification has become a realistic and challenging issue since large-scale, high-dimensional, and non-stationary streams with class imbalance have been widely used in various real-life applications.
According to the characters of textual streams, it is technically difficult to deal with the classification of textual stream, especially in imbalanced environment.
In this paper, we propose a new ensemble framework, clustering forest, for learning from the textual imbalanced stream with concept drift (CFIM).
The CFIM is based on ensemble learning by integrating a set of clustering trees (CTs).
An adaptive selection method, which flexibly chooses the useful CTs by the property of the stream, is presented in CFIM.
In particular, to deal with the problem of class imbalance, we collect and reuse both rare-class instances and misclassified instances from the historical chunks.
Compared to most existing approaches, it is worth pointing out that our approach assumes that both majority class and rareclass may suffer from concept drift.
Thus the distribution of resampled instances is similar to the current concept.
The effectiveness of CFIM is examined in five real-world textual streams under an imbalanced nonstationary environment.
Experimental results demonstrate that CFIM achieves better performance than four state-of-the-art ensemble models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Song, Ge& Ye, Yunming. 2014. A Dynamic Ensemble Framework for Mining Textual Streams with Class Imbalance. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049848
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Song, Ge& Ye, Yunming. A Dynamic Ensemble Framework for Mining Textual Streams with Class Imbalance. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049848
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Song, Ge& Ye, Yunming. A Dynamic Ensemble Framework for Mining Textual Streams with Class Imbalance. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049848
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049848
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر