基于随机平衡采样的不平衡数据流分类研究

• 作者: 季梦遥 袁磊
• 来源期刊: 湖北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡数据 采样 数据流
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.11
• 字数: 4361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2375.2018.01.011

摘要

数据流广泛应用于现实世界的多个领域,但是不平衡数据流的存在严重影响了传统数据流分类器的性能.针对不平衡数据流问题,提出随机平衡采样算法(RBS)处理数据流的不平衡问题,并以RBS算法为基础提出随机平衡采样数据流集成算法(RBSSEA)旨在解决不平衡数据流的分类问题.最后,分别采用合成和真实数据集对RBSSEA算法进行验证,实验结果证明RBSSEA算法在解决不平衡数据流分类问题具有一定的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	季梦遥	武汉大学人民医院消化内科	28	101	7.0	8.0
2	袁磊	武汉大学人民医院信息中心	10	15	2.0	3.0