基于增量加权的不平衡漂移数据流分类算法

Imbalanced drift data stream classification algorithm based on incremental weight
蔡博1a
张海清1a,1b
李代伟1a,1b
向筱铭2
于曦3
邓钧予1a
1. 成都信息工程大学 a. 软件工程学院; b. 四川省信息化应用支撑软件工程技术研究中心, 成都 610255
2. 四川省气象探测数据中心, 成都 610072
3. 成都大学 斯特灵学院, 成都 610106

摘要

概念漂移是数据流学习领域中的一个难点问题,同时数据流中存在的类不平衡问题也会严重影响算法的分类性能。针对概念漂移和类不平衡的联合问题,在基于数据块集成的方法上引入在线更新机制,结合重采样和遗忘机制提出了一种增量加权集成的不平衡数据流分类方法(incremental weighted ensemble for imbalance learning,IWEIL)。该方法以集成框架为基础,利用基于可变大小窗口的遗忘机制确定基分类器对窗口内最近若干实例的分类性能,并计算基分类器的权重,随着新实例的逐个到达,在线更新IWEIL中每个基分器及其权重。同时,使用改进的自适应最近邻SMOTE方法生成符合新概念的新少数类实例以解决数据流中类不平衡问题。在人工数据集和真实数据集上进行实验,结果表明,相比于DWMIL算法,IWEIL在HyperPlane数据集上的G-mean和recall指标分别提升了5.77%和6.28%,在Electricity数据集上两个指标分别提升了3.25%和6.47%。最后,IWEIL在安卓应用检测问题上表现良好。

基金项目

欧盟资助项目(598649-EPP-1-2018-1-FR-EPPKA2-CBHE-JP)
国家自然科学基金资助项目(61602064)
四川省科技厅资助项目(2021YFH0107,2022YFS0544,2022NSFSC0571)
成都信息工程大学科技创新能力提升计划资助项目(KYQN202223)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0330
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 854-860
文章编号: 1001-3695(2024)03-031-0854-07

发布历史

[2023-10-12] 优先出版
[2024-03-05] 印刷出版

引用本文

蔡博, 张海清, 李代伟, 等. 基于增量加权的不平衡漂移数据流分类算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (3): 854-860. (Cai Bo, Zhang Haiqing, Li Daiwei, et al. Imbalanced drift data stream classification algorithm based on incremental weight [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (3): 854-860. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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