Val av funktioner är viktigt i många big data applikationer. Två kritiska utmaningar hänger nära samman med big data. För det första, i många big data applikationer, är dimensionaliteten extremt hög, i miljoner, och fortsätter att växa. För det andra kräver big data applikationer mycket skalbara funktionsval algoritmer på ett online sätt så att varje funktion kan behandlas i en sekventiell scan. Vi presenterar SAOLA, en skalbar och exakt OnLine Approach för funktionsval i detta dokument. Med en teoretisk analys av gränserna för de parvisa korrelationerna mellan funktioner, använder SAOLA nya parvisa jämförelsetekniker och upprätthåller en parsimonisk modell över tid på ett online sätt. Dessutom, för att hantera kommande funktioner som anländer av grupper, vi utökar SAOLA algoritm, och sedan föreslå en ny grupp-SAOLA algoritm för online gruppfunktionsval. Grupp-SAOLA algoritmen kan online upprätthålla en uppsättning av funktionsgrupper som är gles på nivåerna av både grupper och individuella funktioner samtidigt. En empirisk studie med hjälp av en serie riktmärken för verkliga dataset visar att våra två algoritmer, SAOLA och grupp-SAOLA, är skalbara på dataset med extremt hög dimensionalitet och har överlägsna prestanda jämfört med de toppmoderna funktionsvalsmetoderna.
Yu m.fl. REF presenterade skalbar och exakt online-strategialgoritm (SAOLA), en skalbar och exakt online-strategi, för att hantera funktionsvalet med extremt hög dimensionalitet.
Scalable and Accurate Online Feature Selection for Big Data
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}