Adaptive Ensemble with Human Memorizing Characteristics for Data Stream Mining
المؤلفون المشاركون
Jiang, Yanhuang
Zhao, Qiangli
Lu, Yutong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Combining several classifiers on sequential chunks of training instances is a popular strategy for data stream mining with concept drifts.
This paper introduces human recalling and forgetting mechanisms into a data stream mining system and proposes a Memorizing Based Data Stream Mining (MDSM) model.
In this model, each component classifier is regarded as a piece of knowledge that a human obtains through learning some materials and has a memory retention value reflecting its usefulness in the history.
The classifiers with high memory retention values are reserved in a “knowledge repository.” When a new data chunk comes, most useful classifiers will be selected (recalled) from the repository and compose the current target ensemble.
Based on MDSM, we put forward a new algorithm, MAE (Memorizing Based Adaptive Ensemble), which uses Ebbinghaus forgetting curve as the forgetting mechanism and adopts ensemble pruning as the recalling mechanism.
Compared with four popular data stream mining approaches on the datasets with different concept drifts, the experimental results show that MAE achieves high and stable predicting accuracy, especially for the applications with recurring or complex concept drifts.
The results also prove the effectiveness of MDSM model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jiang, Yanhuang& Zhao, Qiangli& Lu, Yutong. 2015. Adaptive Ensemble with Human Memorizing Characteristics for Data Stream Mining. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074948
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jiang, Yanhuang…[et al.]. Adaptive Ensemble with Human Memorizing Characteristics for Data Stream Mining. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074948
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jiang, Yanhuang& Zhao, Qiangli& Lu, Yutong. Adaptive Ensemble with Human Memorizing Characteristics for Data Stream Mining. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074948
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074948
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