En stor mängd maskininlärningsmetoder har tillämpats på problem där data samlas in under en längre tidsperiod. Nackdelen med många verkliga tillämpningar är dock att den underliggande fördelningen av data sannolikt kommer att förändras över tiden. I dessa situationer är ett problem som många globala ivriga inlärare ställs inför deras oförmåga att anpassa sig till lokala konceptdrifter. Konceptdrift i skräppost är särskilt svårt eftersom spammarna aktivt ändrar karaktären på sina meddelanden för att undvika spamfilter. Algoritmer som spårkonceptdrift måste kunna identifiera en förändring i målkonceptet (spam eller legitim e-post) utan direkt kännedom om den underliggande förändringen i distributionen. I det här dokumentet visar vi hur en tidigare framgångsrik exempelbaserad resonemangsmodell för e-postfiltrering kan förbättras för att bättre spåra konceptdrift inom skräppostdomänen. Vårt förslag bygger på en definition av två kompletterande tekniker som kan välja både termer och e-post som är representativa för den nuvarande situationen. Det förbättrade systemet utvärderas mot andra välkända lyckade lata inlärningsmetoder i två scenarier, allt inom en kostnadskänslig ram. Resultaten från de genomförda experimenten är mycket lovande och stöder tanken att exempelbaserade resonemangssystem kan erbjuda ett antal fördelar när det gäller att hantera konceptdrift i dynamiska problem, som i fallet med filterdomänen mot skräppost.
I REF föreslogs två nya tekniker för spårningskonceptdrift i deras helautomatiska exempelbaserade resonemang (IBR) för skräppostmärkning och filtrering.
Applying lazy learning algorithms to tackle concept drift in spam filtering
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}