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摘要:
针对现实生活中大规模不平衡数据的分类问题,设计了一种基于云计算平台的代价敏感集成学习分类算法。Hadoop云计算平台对海量数据进行划分用于并行学习,同时结合代价敏感的思想对学习得到的基分类器进行加权集成,实现了云计算平台上的代价敏感集成学习分类模型。仿真实验表明该模型能够明显提高少数类的查全率,同时Hadoop的并行机制使得云平台环境下的集成学习时间较集中式环境有大幅度的缩减,进一步提高了大规模不平衡数据分类问题的学习效率。
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文献信息
篇名 基于云计算平台的代价敏感集成学习算法研究
来源期刊 山东大学学报:工学版 学科 工学
关键词 代价敏感 集成学习 云计算平台 不平衡分类 分布式
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 机器学习与数据挖掘
研究方向 页码范围 19-23,28
页数 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 万文强 南京邮电大学计算机学院 2 10 2.0 2.0
2 张伶卫 南京邮电大学计算机学院 2 10 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
代价敏感
集成学习
云计算平台
不平衡分类
分布式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
出版文献量(篇)
3095
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14
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