Resumen

Debido al aumento de muchos campos como las plataformas de comercio electrónico, ha surgido una gran cantidad de datos de flujo. El problema de etiquetado incompleto y el problema de cambio de concepto de estos datos plantean un gran desafío para los métodos de clasificación de datos de flujo existentes. En este sentido, se propone un algoritmo de clasificación dinámica de datos de flujo para los datos de flujo. Para el problema de etiquetado incompleto, este método introduce aleatorización y estrategia iterativa basada en el algoritmo de árbol de decisión muy rápido VFDT para diseñar un algoritmo de integración iterativa, y el algoritmo utiliza el resultado de clasificación del modelo anterior como entrada del próximo modelo e implementa el mecanismo de votación para la clasificación de nuevos datos. Al mismo tiempo, se utiliza un mecanismo de ventana para almacenar datos y calcular las características de distribución de datos en la ventana, luego, combinado con el resultado calculado y la cantidad predicha de datos para ajustar el tamaño de la ventana deslizante. Los experimentos muestr

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Campos; Plataformas de comercio electrónico; Flujo de datos; Métodos de clasificación; Problema del etiquetado incompleto; Problema de la deriva de conceptos
• Keywords:Fields; E-commerce platforms; Stream data; Classification methods; Incomplete labeling problem; Concept drift problem