Lärande från positiva och omärkta exempel (PU-lärande) har undersökts under de senaste åren som en alternativ inlärningsmodell för att hantera situationer där negativa utbildningsexempel inte finns tillgängliga. Det har många verkliga tillämpningar, men det har ännu inte tillämpats i dataflödesmiljön där det är mycket möjligt att endast en liten uppsättning positiva data och inga negativa data finns tillgängliga. En viktig utmaning är att ta itu med frågan om konceptdrift i dataströmsmiljön, som inte är lätt att hantera genom de traditionella inlärningsmetoderna för PU. I detta dokument studeras hur man kan utforma PU inlärningstekniker för dataströmsmiljön. Till skillnad från befintliga dataström klassificeringsmetoder som antar både positiva och negativa träningsdata finns tillgängliga för lärande, föreslår vi en ny PU lärande teknik LELC (PU Inlärning genom att extrahera Sannolikt positiva och negativa mikro-Clusters) för dokumentklassificering. LELC kräver endast en liten uppsättning positiva exempel och en uppsättning omärkta exempel som lätt kan erhållas i dataflödesmiljön för att bygga exakta klassificeringar. Experimentella resultat visar att LELC är en PU-inlärningsmetod som effektivt kan hantera problemen i dataflödesmiljön med betydligt bättre hastighet och noggrannhet på att fånga konceptdrift än de befintliga toppmoderna PU-inlärningsteknikerna.
I REF presenterades en ny PU inlärningsteknik, nämligen LELC (PU Learning by Extracting Troligtvis positiva och negativa microClusters) för att klassificera dataström.
Positive Unlabeled Learning for Data Stream Classification
{'venue': 'SDM, SIAM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}