Détection de changements dans des flots de données qualitatives

Ienco, D. ; Bifet, A. ; Pfahringer, B. ; Poncelet, P.

Type de document
Communication scientifique avec actes
Langue
Français
Affiliation de l'auteur
IRSTEA MONTPELLIER UMR TETIS FRA ; IRSTEA MONTPELLIER UMR TETIS FRA ; YAHOO RESEARCH BARCELONA ESP ; UNIVERSITY OF WAIKATO HAMILTON NZD
Année
2014
Résumé / Abstract
Dans les applications réelles, les flux de données ont des caractéristiques catégorielles, et les changements induits dans la distribution des données de ces caractéristiques catégorielles n'ont pas été étudiés de manière approfondie à ce jour. Des travaux antérieurs ont porté sur la détection des changements dans la précision des apprenants, mais sans tenir compte des changements dans la distribution des données. Pour faire face à ces problèmes, nous proposons une nouvelle méthode de détection de changement non supervisée bien adaptée aux flux de données catégoriques.
In real world applications, data streams have categorical features, and changes induced in the data distribution of these categorical features have not been considered extensively so far. Previous work focused on detecting changes in the accuracy of the learners, but without considering changes in the data distribution. To cope with these issues, we propose a new unsupervised change detection method well suited for categorical data streams.
Congrès
14e Journées Internationales Francophones sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, EGC 2014 - 14th International French-Speaking Conference on Knowledge Extraction and Management,, 28/01/2014 - 31/01/2014, Rennes, FRA
Document d'origine
ECG 2014
Editeur
Hermann-Editions

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