Denna avhandling ägnas åt utformning av datautvinningsalgoritmer för utveckling av dataströmmar och för utvinning av slutna täta träd. För det första hanterar vi var och en av dessa uppgifter separat, och sedan hanterar vi dem tillsammans och utvecklar klassificeringsmetoder för dataströmmar som innehåller objekt som är träd. I dataströmmen modellen, data anländer till hög hastighet, och algoritmer som måste bearbeta dem har mycket strikta begränsningar av utrymme och tid. I den första delen av denna avhandling föreslår och illustrerar vi ett ramverk för att utveckla algoritmer som adaptivt kan lära sig från dataströmmar som förändras över tid. Våra metoder bygger på att använda förändringsdetektorer och estimatormoduler på rätt ställen. Vi föreslår en adaptiv skjutfönster algoritm ADWIN för att upptäcka förändring och hålla uppdaterad statistik från en dataström, och använda den som en svart-box på plats eller räknare eller ackumulatorer i algoritmer som initialt inte är utformade för att driva data. Eftersom ADWIN har rigorösa prestandagarantier öppnar detta möjligheten att utvidga sådana garantier till att omfatta inlärnings- och gruvalgoritmer. Vi testar vår metodik med flera inlärningsmetoder som Naïve Bayes, klustering, beslutsträd och ensemblemetoder. Vi bygger ett experimentellt ramverk för dataflödesbrytning med konceptdrift, baserat på MOA-ramverket, som liknar WECA, så att det blir enkelt för forskare att köra experimentella dataflödesriktmärken. Träd är anslutna acykliska grafer och de studeras som länk-baserade strukturer i många fall. I den andra delen av denna avhandling beskriver vi en ganska formell studie av träd med avseende på nedläggningsbaserad gruvdrift. Dessutom presenterar vi effektiva algoritmer för test av delträd och för gruvdrift beställda och obeställda täta slutna träd. Vi inkluderar en analys av utvinningen av föreningsregler av fullt förtroende ur slutna uppsättningar av träd, och vi har funnit där ett intressant fenomen: regler vars proposition motsvarighet är icke-trivial är dock alltid implicit sant i träd på grund av säregna kombinatorik strukturer. Och slutligen, med hjälp av dessa resultat på utvecklande dataströmmar gruvdrift och stängd frekvent trädbrytning, presenterar vi högpresterande algoritmer för gruvdrift stängda omärkta rotade träd adaptivt från dataströmmar som förändras över tid. Vi introducerar en allmän metod för att identifiera slutna mönster i en dataström med hjälp av Galois Lattice Theory. Med hjälp av denna metod utvecklar vi sedan en inkrementell, ett skjutfönster baserat, och slutligen en som bryter slutna träd adaptivt från dataströmmar. Vi använder dessa metoder för att utveckla klassificeringsmetoder för träddataströmmar. Vi har föreslagit och illustrerat en metod för att utveckla algoritmer som adaptivt kan lära sig från dataströmmar som förändras över tid. Våra metoder bygger på att använda förändringsdetektorer och estimatormoduler på rätt platser; vi väljer implementationer med teoretiska garantier för att utöka sådana garantier till den resulterande adaptiva inlärningsalgoritmen. Vi har föreslagit en adaptiv skjutfönsteralgoritm (ADWIN) för att upptäcka förändring och hålla uppdaterad statistik från en dataström, och använda den som en svart låda på plats eller räknare eller ackumulatorer i algoritmer som initialt inte är utformade för att driva data. Eftersom ADWIN har rigorösa prestandagarantier, öppnar detta möjligheten att utvidga sådana garantier till den resulterande inlärningsalgoritmen. En stor fördel med våra metoder är att de inte kräver någon gissning om hur snabbt eller hur ofta strömmen kommer att förändras; andra metoder har vanligtvis flera användardefinierade parametrar för denna effekt. De viktigaste bidragen till utvecklingen av dataströmmar är följande: 1 ger ett enhetligt ramverk för datautvinning med tidsförändringsdetektering som inkluderar de flesta av tidigare arbeten i litteraturen. 2 designa mer effektiva, exakta och parameterfria metoder för att upptäcka förändringar, upprätthålla uppsättningar exempel och beräkna statistik. 3 visa att ramen och metoderna är användbara, effektiva och lätta att använda, med hjälp av dem för att bygga versioner
REF föreslog en anpassning av skjutfönsteralgoritm kallad ADWIN.
Adaptive learning and mining for data streams and frequent patterns
{'venue': 'SKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}