Massiva dataströmmar genereras kontinuerligt från källor som sociala medier, nyhetssändningar etc., och vanligtvis ligger dessa datapunkter i högdimensionella utrymmen (t.ex. ordförrådsutrymmet för ett språk). Tidsmässigt och korrekt funktion delmängd val i dessa massiva dataströmmar har viktiga tillämpningar i modelltolkning, beräkning / lagring kostnad minskning, och generalisering förbättring. I det här dokumentet introducerar vi en ny oövervakad metod för urval av funktioner på dataströmmar som väljer viktiga funktioner genom att bara göra en passage över data medan du använder begränsad lagring. Den föreslagna algoritmen använder idéer från matrisskissning för att effektivt upprätthålla en låggradig approximation av observerade data och tillämpar regulariserad regression på denna approximation för att identifiera viktiga egenskaper. Vi kan teoretiskt bevisa att vår algoritm är nära en dyr offline-strategi baserad på globala singular value decompositions. De experimentella resultaten på en mängd olika text- och bilddata visar den utmärkta förmågan hos vår strategi att identifiera viktiga funktioner även i närvaro av konceptdrifter och även dess effektivitet över andra populära skalbara funktionsvalsalgoritmer.
I REF presenterar författarna en oövervakad metod för val av funktioner på dataströmmar som väljer viktiga funktioner genom att bara göra en passage över data med begränsad lagring.
Unsupervised Feature Selection on Data Streams
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}