వు కె, జాంగ్ కె, ఫ్యాన్ డబ్ల్యు, గావో జె మరియు ఎడ్వర్డ్స్ ఎ
అసమతుల్య డేటా స్ట్రీమ్ వర్గీకరణ కోసం ఒక ప్రభావవంతమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్
వక్రీకృత పంపిణీతో డేటా స్ట్రీమ్‌లను వర్గీకరించడం వాస్తవిక వాతావరణంలో అనేక అనువర్తనాలను కనుగొంటుంది; అయినప్పటికీ, కొన్ని పద్ధతులు మాత్రమే డేటా స్ట్రీమ్ వర్గీకరణ మరియు అసమతుల్య డేటా లెర్నింగ్ యొక్క ఈ ఉమ్మడి సమస్యను పరిష్కరిస్తాయి . ఈ పేపర్‌లో, ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి మేము ఒక నవల ప్రాముఖ్యత నమూనా నడిచే, డైనమిక్ ఫీచర్ గ్రూప్ వెయిటింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (DFGW-IS)ని ప్రతిపాదిస్తున్నాము. మా విధానం కాన్సెప్ట్ డ్రిఫ్టింగ్, అసమతుల్య స్ట్రీమింగ్ డేటా యొక్క అంతర్గత లక్షణాలను సూచిస్తుంది. ప్రత్యేకించి, ఎప్పటికప్పుడు అభివృద్ధి చెందుతున్న భావన అనేది ప్రతి ఉప-వర్గీకరణదారు (అనగా, ఒకే వర్గీకరణ లేదా సమిష్టి) దాని విచక్షణా శక్తి మరియు స్థిరమైన స్థాయితో బరువుగా ఉండే ఫీచర్ గ్రూపుల సమితిపై శిక్షణ పొందిన సమిష్టిచే నిర్వహించబడుతుంది. అసమాన తరగతి పంపిణీ, మరోవైపు, ఒక నిర్దిష్ట ఫీచర్ గ్రూప్‌లో నిర్మించబడిన సబ్-క్లాసిఫైయర్ ద్వారా ప్రాముఖ్యమైన నమూనా సాంకేతికత ద్వారా రీబ్యాలెన్స్ చేయబడిన అంతర్లీన పంపిణీతో పోరాడుతుంది. మేము ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం యొక్క సాధారణీకరణ లోపం బౌండ్‌పై సైద్ధాంతిక విశ్లేషణను అందిస్తాము. బహుళ వక్రీకృత డేటా స్ట్రీమ్‌లపై విస్తృతమైన ప్రయోగాలు ప్రతిపాదిత అల్గోరిథం ప్రామాణిక మూల్యాంకన కొలమానాలపై పోటీ పద్ధతులను అధిగమించడమే కాకుండా, విభిన్న అభ్యాస దృశ్యాలలో కూడా బాగా సరిపోతుందని నిరూపిస్తున్నాయి.
English 
Spanish 
Chinese 
Russian 
German 
French 
Japanese 
Portuguese 
Hindi