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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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distributed Pattern Recognition within DHT-Based Networks for Imbalanced Datasets 1

Distributed Pattern Recognition within DHT-Based Networks fo...

引用

1st IEEE International Conference on Computer Communication and the Internet (ICCCI)

作者： Amir, Amiza Srinivasan, Bala Khan, Asad I. Univ Malaysia Perlis Sch Comp & Commun Engn Perlis Malaysia Monash Univ Fac Informat Technol Melbourne Vic Australia

ISBN: (纸本)9781467385152

This paper studies the accuracy of a fully-distributed pattern recognition algorithm, namely the P2P-GN, with imbalanced datasets problem which is often neglected by most of the available distributed algorithms. A major distinction of the P2P-GN compared to the other approaches is that it forms a single global classifier, instead of building many local classifiers ( one at every site). Fine-granularity components of the classifier are distributed across the network by using distributed Hash Table (DHT) - which provides efficient linking to these components and ensures the system remains fully-distributed. Our experimental results also show that the P2P-GN can produce highly accurate results despite imbalanced data distribution compared to other distributed algorithms (Ivote-DPV, ensemble ID3, ensemble k-NN, and ensemble naive Bayes).

关键词： P2P-based classification distributed machine learning efficient distributed algorithm distributed classification

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distributed Pattern Recognition within DHT-Based Networks for Imbalanced Datasets

Distributed Pattern Recognition within DHT-Based Networks fo...

引用

2016 First IEEE International Conference on Computer Communication and the Internet

作者： Amiza Amir Bala Srinivasan Asad I.Khan School of Computer and Communication Engineering Universiti Malaysia Perlis Faculty of Information Technology Monash University

ISBN: (纸本)9781467385169

This paper studies the accuracy of a fullydistributed pattern recognition algorithm,namely the P2P-GN,with imbalanced datasets problem which is often neglected by most of the available distributed algorithms.A major distinction of the P2P-GN compared to the other approaches is that it forms a single global classifier,instead of building many local classifiers(one at every site).Fine-granularity components of the classifier are distributed across the network by using distributed Hash Table(DHT)—which provides efficient linking to these components and ensures the system remains *** experimental results also show that the P2P-GN can produce highly accurate results despite imbalanced data distribution compared to other distributed algorithms(Ivote-DPV,ensemble ID3,ensemble k-NN,and ensemble na?ve Bayes).

关键词： P2P-based classification distributed machine learning efficient distributed algorithm distributed classification

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