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J-GLOBAL ID：202002287159178090   整理番号：20A0478779

近接計数:最近接の引用数に基づく臨界インスタンスの選択【JST・京大機械翻訳】

NearCount: Selecting critical instances based on the cited counts of nearest neighbors

著者 (6件)： Zhu Zonghai (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, PR China) ,  Zhu Zonghai (Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, PR China) ,  Wang Zhe (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, PR China) ,  Wang Zhe (Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, PR China) ,  Li Dongdong (Department of Computer Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, PR China) ,  Du Wenli (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, PR China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 190  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 従来のインスタンス選択アルゴリズムは,不均衡な問題を扱う上では良くない。さらに,それらのほとんどは雑音事例に敏感であり,複雑な選択ルールを被っている。これらの問題を解決するために,本論文では,雑音を編集することなくインスタンスの重要性を決定するために,NearCotと名付けた簡潔な学習フレームワークを提案した。NearCotにおいて,実例の重要性は引用数に対応する。カウントは,1つのインスタンスが異なるクラスのインスタンスの最近傍として選択される時間の数によって決定される。非ゼロ引用数を持つ事例に対して,インスタンスの重要性は引用数に逆比例する。異なるデータ分布による分類問題を扱うために,2つの詳細なNearCountベースのアルゴリズム-NearCot-IMとNearCot-ISを導入した。不均衡な問題に対して,NearCot-IMは,等しい数の少数インスタンスを持つ重要な大多数のインスタンスを選択し,データ分布をバランスさせる。バランスのとれたシナリオに対して,NearCot-ISは,引用されたカウントがゼロより大きく,あらゆるクラスにおける重要なインスタンスとしての最近傍の数よりも等しいか少ないインスタンスを選択する。ベンチマークデータセットに関する古典的インスタンス選択アルゴリズムとそれらを比較することによって,提案したNearCot-IMとNearCot-ISアルゴリズムを評価した。実験により,提案アルゴリズムの有効性を検証した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  有効性 ,  雑音 ,  *臨界 ,  学習 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 不均衡 ,  インスタンス選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 重要な事例 ,  最近傍 ,  引用計数 ,  不均衡問題 ,  インスタンス選択

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 計数 ,  引用 ,  臨界 ,  インスタンス