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检索条件"主题词=learning by extracting likely positive and negative micro-cluster"

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排序：

Vote-based LELC for positive and unlabeled textual data streams

Vote-based LELC for positive and unlabeled textual data stre...

引用

10th IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW 2010

作者： Liu, Bo Xiao, Yanshan Cao, Longbing Yu, Philip S. Centre for Quantum Computation and Intelligent Systems Faculty of Engineering and IT University of Technology Sydney Australia Department of Computer Science University of Illinois at Chicago 851 S. Morgan Street Chicago IL 60607-0753 United States

ISBN: (纸本)9780769542577

In this paper, we extend LELC (PU learning by extracting likely positive and negative micro-clusters) method to cope with positive and unlabeled data streams. Our developed approach, which is called vote-based LELC, works in three steps. In the first step, we extract representative documents from unlabeled data and assign a vote score to each document. The assigned vote score reflects the degree of belongingness of an example towards its corresponding class. In the second step, the extracted representative examples, together with their vote scores, are incorporated into a learning phase to build an SVM-based classifier. In the third step, we propose the usage of an ensemble classifier to cope with concept drift involved in the textual data stream environment. Our developed approach aims at improving the performance of LELC by rendering examples to contribute differently to the construction of the classifier according to their vote scores. Extensive experiments on textual data streams have demonstrated that vote-based LELC outperforms the original LELC method. © 2010 IEEE.

关键词： Data Streams LELC positive and Unlabeled learning SVM-based classifier data structures document extraction documents representation learning learning by extracting likely positive and negative micro-cluster pattern classification support vector machines t

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