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J-GLOBAL ID：202202257773237767   整理番号：22A0729501

マルチソースストリーミング特徴のためのオンライン特徴選択【JST・京大機械翻訳】

Online feature selection for multi-source streaming features

著者 (26件)： You Dianlong (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  You Dianlong (The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  You Dianlong (The Key Laboratory for software engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Sun Miaomiao (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Sun Miaomiao (The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Sun Miaomiao (The Key Laboratory for software engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Liang Shunpan (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Liang Shunpan (The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Liang Shunpan (The Key Laboratory for software engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Li Ruiqi (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Li Ruiqi (The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Li Ruiqi (The Key Laboratory for software engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Wang Yang (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Wang Yang (The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Wang Yang (The Key Laboratory for software engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Xiao Jiawei (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Xiao Jiawei (The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Xiao Jiawei (The Key Laboratory for software engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Yuan Fuyong (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Yuan Fuyong (The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Yuan Fuyong (The Key Laboratory for software engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Shen Limin (School of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Shen Limin (The Key Laboratory for Computer Virtual Technology and System Integration of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Shen Limin (The Key Laboratory for software engineering of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China) ,  Wu Xindong (The Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data (Hefei University of Technology), Ministry of Education, Hefei 230009, China) ,  Wu Xindong (Mininglamp Academy of Sciences, Mininglamp Technology, Beijing 100102, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 590  ページ： 267-295  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： オンライン方式でのマルチソースストリーミング特徴選択は,それが不均質ビッグデータの次元を減少することができるので,研究者からかなり注目されている。しかしながら,アルファ投資,オンラインストリーミング特徴選択(OSFS),オンライングループ特徴選択(OGFS)およびスケーラブルで正確なオンラインアプローチ(SAOLA)のような従来のオンラインアルゴリズムは,固定インスタンスを有する単一データ源のみを考慮し,マルチソースデータに直接適用できない。マルチソースCausal特徴選択(MCFS)は,複数の介入データセットにおける不変集合を探索することができる。しかし,固定特徴空間は制約され,これらの同じ特徴はマルチソースデータ間で要求される。これらの限界を克服するために,マルチソースストリーミング特徴のための特徴選択問題に取り組むために,マルチソースストリーミング特徴選択(MSFS)として知られる新しい方法を提案した。MSFSアルゴリズムは,3つのフェーズにおけるランダムソースから新しい特徴,すなわち,関連性,イントラソース冗長性,およびソース間冗長性解析を扱う。すなわち,MSFSは,各データソースを独立して考慮するよりも,異なるデータソース間の潜在的関係をマイニングする試みである。特に,各新しい特徴をすべてのデータソースからの重複インスタンスを用いてオンラインで分析し,ターゲット変数のMarkovブランケット(MB)を動的に調整した。MSFSアルゴリズムの性能を評価するために,著者らは14のデータセットと2つの実世界シナリオに関する上記のアルゴリズムのものと比較する。結果は,MSFSが分類精度と選択した特徴の数において既存のアルゴリズムより優れていることを証明した。Copyright 2022 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 ,  オンラインシステム ,  冗長性 ,  投資 ,  *特徴選択 ,  計算機アルゴリズム ,  集合 ,  *ストリーミング
準シソーラス用語： オンラインアルゴリズム ,  分類精度 ,  *オンライン ,  特徴空間 ,  冗長性解析 ,  ビッグデータ ,  不変集合 ,  Markovブランケット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチソース ,  ストリーミングの特徴 ,  特徴選択 ,  Markovブランケット

分類 (4件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： オンライン ,  特徴選択