概念漂移是流数据挖掘领域中的一个重要且具有挑战性的难题.然而,目前的方法大多仅能够处理线性或简单的非线性映射,深度神经网络虽然有较强的非线性拟合能力,但在流数据挖掘任务中,每次只能在新得到的1个或一批样本上进行训练,学习模型难以实时调整以适应动态变化的数据流.为解决上述问题,将梯度提升算法的纠错思想引入含概念漂移的流数据挖掘任务之中,提出了一种基于自适应深度集成网络的概念漂移收敛方法(concept drift convergence method based on adaptive deep ensemble networks,CD_ADEN).该模型集成多个浅层神经网络作为基学习器,后序基学习器在前序基学习器输出的基础上不断纠错,具有较高的实时泛化性能.此外,由于浅层神经网络有较快的收敛速度,因此所提出的模型能够较快地从概念漂移造成的精度下降中恢复.多个数据集上的实验结果表明,所提出的CD_ADEN方法平均实时精度有明显提高,相较于对比方法,平均实时精度有1%~5%的提升,且平均序值在7种典型的对比算法中排名第一.说明所提出的方法能够对前序输出进行纠错,且学习模型能够快速地从概念漂移造成的精度下降中恢复,提升了在线学习模型的实时泛化性能.
大数据时代,流数据大量涌现.概念漂移作为流数据挖掘中最典型且困难的问题,受到了越来越广泛的关注.集成学习是处理流数据中概念漂移的常用方法,然而在漂移发生后,学习模型往往无法对流数据的分布变化做出及时响应,且不能有效处理不同类型概念漂移,导致模型泛化性能下降.针对这个问题,提出一种面向不同类型概念漂移的两阶段自适应集成学习方法(two-stage adaptive ensemble learning method for different types of concept drift,TAEL).该方法首先通过检测漂移跨度来判断概念漂移类型,然后根据不同漂移类型,提出“过滤-扩充”两阶段样本处理机制动态选择合适的样本处理策略.具体地,在过滤阶段,针对不同漂移类型,创建不同的非关键样本过滤器,提取历史样本块中的关键样本,使历史数据分布更接近最新数据分布,提高基学习器有效性;在扩充阶段,提出一种分块优先抽样方法,针对不同漂移类型设置合适的抽取规模,并根据历史关键样本所属类别在当前样本块上的规模占比设置抽样优先级,再由抽样优先级确定抽样概率,依据抽样概率从历史关键样本块中抽取关键样本子集扩充当前样本块,缓解样本扩充后的类别不平衡现象,解决当前基学习器欠拟合问题的同时增强其稳定性.实验结果表明,所提方法能够对不同类型的概念漂移做出及时响应,加快漂移发生后在线集成模型的收敛速度,提高模型的整体泛化性能.
大数据时代,越来越多的数据以数据流的形式产生,由于其具有快速、无限、不稳定及动态变化等特性,使得概念漂移成为流数据挖掘中一个重要但困难的问题.目前多数概念漂移处理方法存在信息提取能力有限且未充分考虑流数据的时序特性等问题.针对这些问题,提出一种基于混合特征提取的流数据概念漂移处理方法(concept drift processing method of streaming data based on mixed feature extraction,MFECD).该方法首先采用不同尺度的卷积核对数据进行建模以构建拼接特征,采用门控机制将浅层输入和拼接特征融合,作为不同网络层次输入进行自适应集成,以获得能够兼顾细节信息和语义信息的数据特性.在此基础上,采用注意力机制和相似度计算评估流数据不同时刻的重要性,以增强数据流关键位点的时序特性.实验结果表明,该方法能有效提取流数据中包含的复杂数据特征和时序特征,提高了数据流中概念漂移的处理能力.
数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主动学习方法(Online active learning method for imbalanced data stream,OALM-IDS).AdaBoost是一种将多个弱分类器经过迭代生成强分类器的集成分类方法,AdaBoost.M2引入了弱分类器的置信度,此类方法常用于静态数据.定义了基于非平衡比率和自适应遗忘因子的训练样本重要性度量,从而使AdaBoost.M2方法适用于非平衡数据流,提升了非平衡数据流集成分类器的性能.提出了边际阈值矩阵的自适应调整方法,优化了标签请求策略.将概念漂移程度融入模型构建过程中,定义了基于概念漂移指数的自适应遗忘因子,实现了漂移后的模型重构.在6个人工数据流和4个真实数据流上的对比实验表明,提出的非平衡数据流在线主动学习方法的分类性能优于其他5种非平衡数据流学习方法.
部分有序数据是同时包含有序特征与无序特征的一类数据,其广泛存在于现实生活中。传统的有序分类方法或者将所有特征都视为有序特征,或者对有序与无序特征分别进行处理,忽略了二者之间的关系,这些方法难以有效解决部分有序数据上的分类问题。针对该问题,提出一种基于特征融合的部分有序深度森林模型,称为FFDF(feature fusion-based deep forest)。利用典型相关分析的思想,设计特征融合的贡献度计算方法,将有序特征和无序特征融合到同一特征空间,统一度量二者之间的关系。对融合的特征空间进行数据粒化,降低模型处理连续变量时的复杂性。设计融合空间下的特征矩阵输入级联森林,构建部分有序的深度森林模型。在来自UCI和WEKA的13个公共数据集上与部分单调决策树、有序分类模型、深度森林模型等六种方法进行比较实验,结果表明所提方法在准确性和平均绝对误差方面均优于对比方法;与集成模型深度森林gcForest和DF21进行了时间性能上的对比实验,结果表明所提方法在时间性能上优于对比方法。
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