当前动态数据流下的实时分类问题存在3个难点:针对海量数据的实时处理;概念漂移的跟踪和模型的更新;模型的稳定和鲁棒性.针对上述问题,将极端支持向量机(extreme support vector machine,ESVM)与MapReduce框架结合,提出了带遗忘因子的鲁...当前动态数据流下的实时分类问题存在3个难点:针对海量数据的实时处理;概念漂移的跟踪和模型的更新;模型的稳定和鲁棒性.针对上述问题,将极端支持向量机(extreme support vector machine,ESVM)与MapReduce框架结合,提出了带遗忘因子的鲁棒ESVM算法.该方法通过构造残差权重矩阵,对残差进行修正,同时加入遗忘因子,提高新样本的作用,从而实现对海量数据处理问题的求解.实验结果显示,所提出方法能够快速有效地对动态数据流进行分类,且结果不易受到噪声干扰,稳定性强.展开更多
文摘当前动态数据流下的实时分类问题存在3个难点:针对海量数据的实时处理;概念漂移的跟踪和模型的更新;模型的稳定和鲁棒性.针对上述问题,将极端支持向量机(extreme support vector machine,ESVM)与MapReduce框架结合,提出了带遗忘因子的鲁棒ESVM算法.该方法通过构造残差权重矩阵,对残差进行修正,同时加入遗忘因子,提高新样本的作用,从而实现对海量数据处理问题的求解.实验结果显示,所提出方法能够快速有效地对动态数据流进行分类,且结果不易受到噪声干扰,稳定性强.
