Abstrakt. I en typisk dataström klassificering uppgift, antas det att det totala antalet klasser är fast. Detta antagande kanske inte är giltigt i en verklig strömmande miljö, där nya klasser kan utvecklas. Traditionella metoder för klassificering av dataströmmar kan inte känna igen nya klassfall förrän den nya klassens utseende har identifierats manuellt, och märkta fall av den klassen presenteras för inlärningsalgoritmen för utbildning. Problemet blir mer utmanande i närvaro av koncept-drift, när den underliggande datadistributionen förändras över tiden. Vi föreslår en ny och effektiv teknik som automatiskt kan upptäcka uppkomsten av en ny klass i närvaro av koncept-drift genom att kvantifiera sammanhållningen bland omärkta testfall, och separation av testfall från utbildningsfall. Vårt tillvägagångssätt är icke-parametrisk, vilket innebär att det inte antar någon underliggande distribution av data. Jämförelse med de senaste strömklassificeringsmetoderna visar hur överlägsen vår strategi är.
Masoud m.fl. REF-integrerad klassificering med ny klassdetektering i konceptdrivningsdataströmmar.
Integrating novel class detection with classification for concept-drifting data streams
{'venue': 'In ECML PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}