Abstract-Network operatörer konfronteras ständigt med online-evenemang, såsom online-meddelanden, blogguppdateringar, etc. På grund av den enorma volymen av dessa händelser och de snabba förändringarna av ämnen, är det viktigt att hantera dem snabbt och effektivt. Det har funnits många programvaror och algoritmer som utvecklats för att utföra automatisk klassificering över dessa strömdata. Konventionella strategier fokuserar på enmärkningsscenarier, där varje händelse endast kan märkas med en etikett. Men i många strömdata kan varje händelse märkas med mer än en etikett. Effektiva system för strömklassificering bör kunna beakta de unika egenskaperna hos multimärkning av strömdata, t.ex. stora datavolymer, etikettkorrelationer och konceptdrifter. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi i detta dokument en effektiv och effektiv metod för klassificering av flera märkningsströmmar baserat på en ensemble av blekning av slumpmässiga träd. Den föreslagna modellen kan effektivt bearbeta data från höghastighetssjöar med flera etiketter med konceptdrifter. Empiriska studier av verkliga uppgifter visar att vår metod kan upprätthålla en hög noggrannhet i flermärkt ström klassificering, samtidigt som den ger en mycket effektiv lösning på uppgiften. Index Terms-Data stream, data mining, multi-etikett classification, slumpmässiga träd På grund av de senaste framstegen i datornätverk och datalagring, nätoperatörer ständigt konfronteras med en stor mängd online händelser som produceras i en mycket hög hastighet. Exempel på sådana online-händelser inkluderar textströmmar av online-nyheter, e-post.twitter-inlägg, kreditkortstransaktioner, aktiemarknadsdata, nätverkstrafikregister, etc. Dessa data kallas strömdata. Det är viktigt att de hanteras snabbt och effektivt. Till exempel, i e-postsystem, forskare vill kunna automatiskt klassificera stora mängder inkommande e-post i olika kategorier, som spam, personlig e-post, e-post företag, viktiga e-postmeddelanden, etc.; I banksystemen är människor intresserade av att övervaka kreditkortstransaktionerna och klassificera alla inkommande transaktioner i realtid. Även om det har funnits många programvaror och algoritmer som utvecklats för att utföra automatisk klassificering över dessa online-händelser, är det fortfarande en utmanande uppgift på grund av följande faktorer: (1) stora mängder data anländer till hög hastighet [9]. Hela data kan sällan passa in i minnet, medan de behöver analyseras i realtid. Därför ett effektivt system för online händelser bör kunna behandla data i en-pass och använda endast begränsat minne för att hantera 95 Philip S. Yu Chicago, IL, USA E-post: psyu@cs.uic.edu den potentiellt oändliga dataströmmar; (2) vanligtvis begreppen inom händelserna kan utvecklas eller driva över tiden [34]. Till exempel, beteendet hos online-användare kan förändras över tid beroende på olika faktorer. Effektiva system för online-evenemang bör kunna anpassas till konceptändringarna och se över sig själva i enlighet med detta. Strömklassificeringen har motiverats av dessa utmaningar och har fått stor uppmärksamhet under det senaste årtiondet. I litteraturen har stream klassificeringsproblem studerats ingående [9] [3], som antar, explicit eller implicit, att varje online-evenemang endast kan tilldelas en klass etikett. I många verkliga applikationer kan dock varje online-evenemang förknippas med mer än en etikett. Till exempel, en online nyhetsartikel om "Steve Jobs avgår som Apple VD" kan kommenteras med etiketter som IT, legender, företag, etc. Analysen och hanteringen av online-dokumenten kan förbättras avsevärt om man kan träna en modell för att automatiskt märka varje dokument med flera etiketter i realtid. Denna inställning är också känd som multi-etikett klassificering som syftar till att utforma modeller för att klassificera varje instans i flera kategorier. Det har visat sig användbart i många verkliga tillämpningar såsom textkategorisering [24], [2S] och bioinformatik [10]. Formellt svarar flermärkt ström klassificering problem cor på utbildning en modell för att associera varje instans i en höghastighets dataström med en etikett som anges i utrymmet för alla möjliga etikettuppsättningar, dvs.. Kraftuppsättningen för alla etiketter. Etiketten set utrymme kan vara extremt stor även med ett litet antal möjliga etiketter. Flermärkt klassificering är särskilt utmanande i dataflödesscenarier. Anledningen är att konventionell multi-etikett klassificering närmar sig fungerar under batch inställningar som antar att alla data kan passa in i minnet och modellerna kan tränas med mUltiple passerar genom hela datasetet. Men i strömdata strömmar data kontinuerligt in med mycket hög hastighet, vilket gör det omöjligt att lagras i minnet. Strömningsklassificeringsalgoritmer bör endast ta en passage genom dataströmmen för att träna modellen, och modellen bör kunna svara på strömdata i realtid. 97S-1-93696S-36-7
Dessutom föreslår Kong och Yu Ref också en ensemblebaserad metod för klassificering av flera märkningsströmmar.
An ensemble-based approach to fast classification of multi-label data streams
{'venue': '7th International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom)', 'journal': '7th International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}