Avancerad analys av dataströmmar håller snabbt på att bli ett nyckelområde för datautvinningsforskning i takt med att antalet tillämpningar som kräver sådan bearbetning ökar. Online gruvdrift när sådana dataströmmar utvecklas över tid, det är när begrepp drift eller förändring helt, blir en av kärnfrågorna. Vid hantering av icke-stationära begrepp har ensembler av klassifierare flera fördelar jämfört med enstaka klassificeringsmetoder: de är lätta att skala och parallellisera, de kan anpassa sig till förändringar snabbt genom att beskära underpresterande delar av ensemblen, och de genererar därför oftast också mer exakta konceptbeskrivningar. Denna uppsats föreslår en ny experimentell dataström ram för att studera konceptdrift, och två nya varianter av paketering: ADWIN paketering och Adaptive-Size Hoeffding Tree (ASHT) paketering. Med hjälp av det nya experimentella ramverket visar en utvärdering av syntetiska och verkliga dataset med upp till tio miljoner exempel att de nya ensemblemetoderna fungerar mycket bra jämfört med flera kända metoder.
I REF presenterades två nya metoder för beslut trädensemble: ADWIN Baging och Adaptive-Size Hoeffding Tree baging.
New ensemble methods for evolving data streams
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}