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Meta-Ensemble Classification Modeling for Concept Drift

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJMUE) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.3 (2015.03)바로가기
  • 페이지
    pp.231-244
  • 저자
    Joung Woo Ryu, Jin-Hee Song
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A241985

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
We propose ensemble-based modeling for classifying streaming data with concept drift. The concept drift is a phenomenon in which the distribution of streaming data changes. In this paper, the types of the concept drift are categorized into the change of data distribution and the change of class distribution. The proposed ensemble modeling generates a meta-ensemble which consists of ensembles of classifiers. Whenever a change of class distribution occurs in streaming data, our modeling builds a new classifier of an existing ensemble and whenever a change of data distribution occurs, it builds a new ensemble which consists of an only one classifier. In our approach, new classifiers of a meta-ensemble on streaming data will be generated dynamically according to the estimated distribution of streaming data. We compared the results of our approach and of the chunk-based ensemble approach, which builds new classifiers of an ensemble periodically. In experiments with 13 benchmark data sets, our approach produced an average of 21.95% higher classification accuracy generating an average of 61.7% fewer new classifiers of an ensemble than the chunk-based ensemble method using partially labeled samples. We also examine that the time points when our approach builds new classifiers are appropriate for maintaining performance of an ensemble.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Changes in Distribution of Streaming Data
 3. Ensemble-based Modeling for Data Streams with Concept Drift
  3.1. Building New Classifiers of a Meta-ensemble
  3.2. Classifying Streaming Data in a Meta-ensemble
 4. Experiments
  4.1. Comparison with the Chunk-based Ensemble Approaches using Partially Labeled Sample
  4.2. Comparison with the Initial Classifier
  4.3. Comparison among Proposed Approaches using Different Classification Algorithms
 5. Conclusions
 Acknowledgement
 References

키워드

modeling classification streaming data ensemble concept drift

저자

  • Joung Woo Ryu [ Technical Research Center, Safetia Ltd. Co., South Korea ]
  • Jin-Hee Song [ School of IT Convergence Engineering, Shinhan University, South Korea ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1975-0080
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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