Abstract-Många applikationer omfattar stream data med strukturellt beroende, graf representationer, och ständigt ökande volymer. För dessa tillämpningar är det mycket vanligt att deras klassdistributioner är obalanserade med att minoritetsprover (eller positiva) bara är en liten del av befolkningen, vilket innebär stora utmaningar för inlärningsmodeller att korrekt identifiera minoritetsprover. Detta problem är ytterligare komplicerat med förekomsten av buller, eftersom de liknar minoritetsprover och varje behandling för klassobalansen kan felaktigt fokusera på buller och resultera i försämring av noggrannheten. I detta dokument föreslår vi en klassificeringsmodell för att hantera obalanserade grafströmmar med buller. Vår metod, graf ensemble öka, använder en ensemble-baserad ram för att partitionera grafen ström i bitar var och en innehåller ett antal bullriga grafer med obalanserade klass fördelningar. För varje enskild bit föreslår vi en boosteralgoritm för att kombinera diskriminativt subgrafmönsterval och modellinlärning som ett enhetligt ramverk för grafklassificering. För att hantera begreppet drivande i grafströmmar används en instansnivåvägningsmekanism för att dynamiskt justera instansvikten, genom vilken det förstärkande ramverket kan betona svåra grafprover. Klassifikatörerna byggda från olika grafbitar bildar en ensemble för grafströmsklassificering. Experiment på obalanserade grafströmmar i verkliga livet visar tydliga fördelar med vår förbättrade design för hantering av obalanserade bullriga grafströmmar.
I REF föreslogs en grafensembleförbättrande metod för att hantera obalansen i den bullriga grafströmmens klassificering.
Graph Ensemble Boosting for Imbalanced Noisy Graph Stream Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}