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J-GLOBAL ID：201902263221094660   整理番号：19A1543594

CD2A:不均衡データストリームに向けた概念ドリフト検出法【JST・京大機械翻訳】

CD2A: Concept Drift Detection Approach Toward Imbalanced Data Stream

著者 (3件)： Abdualrhman Mohammed Ahmed Ali (Department of Computer Science and Engineering, PES College of Engineering, Mandya, Karnataka, India) ,  Abdualrhman Mohammed Ahmed Ali (Department of Computer Science, College of Engineering and Information Technology, Al-Saeed University, Taiz, Yemen) ,  Padma M. C. (Department of Computer Science and Engineering, PES College of Engineering, Mandya, Karnataka, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 545  ページ： 597-612  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,データストリームは大きなデータの主要なソースの一つと考えられている。データストリームは過去数十年に急速に成長した。データストリーム環境は,高速でフライに到着するバッチ学習データを識別する多くの特徴を持っている。データストリームマイニングは,通信,ネットワーク化,バンキングのような多くの実時間アプリケーションにおけるその存在により研究焦点を引き付けている。データストリームにおける最も重要な課題の一つは,データの分布が連続的に変化し,「概念ドリフト」と呼ばれる現象をもたらす。ストリーミングデータに対するもう一つの問題は,データセットにおける不均衡クラスを扱うことである。多くの分類アルゴリズムを,概念ドリフトに対処するために作った。しかし,それらの多くは平衡データからのドリフトを扱っている。本論文では,「CD2A」と呼ばれるモデルを提案した。これは不均衡データを扱い,概念ドリフトを検出し,異なるタイプのドリフトと等しく振舞うということを目的としている。このアルゴリズムを,実際のデータセットと合成データセットで評価し,前縁法AWE,SMOTE,SERA,およびOOBと比較した。著者らの方法は,他の比較法よりも有意に良好な平均予測精度を実行した。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  *検出法 ,  アルゴリズム ,  ロット ,  高速度 ,  モデル ,  *ドリフト
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *不均衡データ ,  分類アルゴリズム ,  ストリーミングデータ ,  実時間 ,  学習データ ,  *データストリーム ,  *不均衡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： データストリームマイニング ,  クラス不均衡 ,  概念ドリフト

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 均衡 ,  データストリーム ,  概念 ,  ドリフト ,  検出法