基于分类器集成技术的数据流分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·不确定数据流分类 | 第10-12页 |
| ·PU 数据流分类 | 第12页 |
| ·研究现状 | 第12-18页 |
| ·概念漂移 | 第12-13页 |
| ·传统数据流分类 | 第13-15页 |
| ·不确定数据分类 | 第15-16页 |
| ·不确定数据流 | 第16-17页 |
| ·PU 数据流分类 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18页 |
| ·不确定数据流的分类 | 第18页 |
| ·PU 数据流的动态分类器集成方法 | 第18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 不确定数据流的分类器集成算法 | 第20-40页 |
| ·非确定可能性决策树NS-PDT | 第20-23页 |
| ·可能性 | 第20-21页 |
| ·非确定性 | 第21页 |
| ·构建非确定可能性决策树NS-PDT | 第21-23页 |
| ·扩展NS-PDT 决策树处理连续属性 | 第23-24页 |
| ·不确定数据流分类器集成算法 | 第24-28页 |
| ·静态分类器集成算法 | 第24-26页 |
| ·动态分类器集成算法 | 第26-28页 |
| ·实验设计与分析 | 第28-39页 |
| ·SEA 数据集 | 第29-31页 |
| ·Hyperplane 数据集 | 第31页 |
| ·不确定程度漂移 | 第31-33页 |
| ·RCV1-v2 数据集 | 第33-37页 |
| ·参数分析 | 第37-39页 |
| ·时间与空间分析 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 PU 数据流的分类器动态集成 | 第40-51页 |
| ·PU 数据流的分类器集成框架 | 第40-42页 |
| ·PU 数据流的分类器动态集成 | 第42-45页 |
| ·文本相似度的度量 | 第42-43页 |
| ·验证集的构建 | 第43页 |
| ·分类器权重的决定 | 第43-45页 |
| ·实验设计与分析 | 第45-50页 |
| ·静态概念和概念逐渐漂移 | 第46-48页 |
| ·概念突变漂移 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
