一种面向不完全标记的文本数据流自适应分类方法

发布时间：2018-04-22 05:31

  本文选题：不完全标记 + 自适应　； 参考：《计算机科学》2016年12期

【摘要】：现实生活中网络监控、网络评论以及微博等应用领域涌现了大量文本数据流,这些数据的不完全标记和频繁概念漂移给已有的数据流分类方法带来了挑战。为此,面向不完全标记的文本数据流提出了一种自适应的数据流分类算法。该算法以一个标记数据块作为起始数据块,对未标记数据块首先提取标记数据块与未标记数据块之间的特征集,并利用特征在两个数据块间的相似度进行概念漂移检测,最后计算未标记数据中特征的极性并对数据进行预测。实验表明了算法在分类精度上的优越性,尤其在标记信息较少和概念漂移较为频繁时。
[Abstract]:In real life, a large number of text data streams have emerged in the application fields such as network monitoring, network review and Weibo. The incomplete marking and frequent concept drift of these data have brought challenges to the existing data stream classification methods. For this reason, an adaptive data stream classification algorithm for incomplete tagged text data streams is proposed. The algorithm takes a tagged data block as the starting data block, firstly extracts the feature set between the labeled data block and the unlabeled data block, and uses the similarity between the two data blocks to detect the concept drift. Finally, the polarity of the features in the unlabeled data is calculated and the data is predicted. Experiments show the superiority of the algorithm in classification accuracy, especially when the marking information is less and the concept drift is more frequent.
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【基金】：教育部创新团队(IRT13059) 国家自然科学基金(61305063,61273292) 博士点项目基金(20130111110011)资助
【分类号】：TP391.1

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