Abstract-Hyper-heuristics används alltmer i funktion och kombinatorisk optimering. Snarare än att försöka lösa ett problem med hjälp av en fast heuristisk, en hyper-heuristisk metod försöker hitta en kombination av heuristik som löser ett problem (och i sin tur kan vara direkt lämplig för en klass av problemfall). Hyper-heuristik har varit lite utforskad i data mining. Här tillämpar vi en hyper-heuristisk strategi för datautvinning, genom att söka ett utrymme av beslut träd induktionsalgoritmer. Resultatet av hyper-heuristisk sökning i detta fall är en ny beslut träd induktionsalgoritm. Vi visar att hyperheuristisk sökning över ett utrymme av beslut träd induktionsalgoritmer kan hitta beslut träd induktionsalgoritmer som överträffar många olika version av ID3 på osynliga testuppsättningar.
Det mest relaterade till detta arbete är HHDT (Hyper-Heuristic Decision Tree) REF.
Hyper-heuristic decision tree induction
{'venue': '2009 World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing (NaBIC)', 'journal': '2009 World Congress on Nature & Biologically Inspired Computing (NaBIC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}