Zeitschriftenartikel zum Thema „Concept Drift Detection“
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Zhu, Jiaqi, Shaofeng Cai, Fang Deng, Beng Chin Ooi und Wenqiao Zhang. „METER: A Dynamic Concept Adaptation Framework for Online Anomaly Detection“. Proceedings of the VLDB Endowment 17, Nr. 4 (Dezember 2023): 794–807. http://dx.doi.org/10.14778/3636218.3636233.
Der volle Inhalt der QuelleSakurai, Guilherme Yukio, Jessica Fernandes Lopes, Bruno Bogaz Zarpelão und Sylvio Barbon Junior. „Benchmarking Change Detector Algorithms from Different Concept Drift Perspectives“. Future Internet 15, Nr. 5 (29.04.2023): 169. http://dx.doi.org/10.3390/fi15050169.
Der volle Inhalt der QuelleToor, Affan Ahmed, Muhammad Usman, Farah Younas, Alvis Cheuk M. Fong, Sajid Ali Khan und Simon Fong. „Mining Massive E-Health Data Streams for IoMT Enabled Healthcare Systems“. Sensors 20, Nr. 7 (09.04.2020): 2131. http://dx.doi.org/10.3390/s20072131.
Der volle Inhalt der QuelleKumar, Sanjeev, Ravendra Singh, Mohammad Zubair Khan und Abdulfattah Noorwali. „Design of adaptive ensemble classifier for online sentiment analysis and opinion mining“. PeerJ Computer Science 7 (05.08.2021): e660. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.660.
Der volle Inhalt der QuelleDries, Anton, und Ulrich Rückert. „Adaptive concept drift detection“. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal 2, Nr. 5-6 (18.11.2009): 311–27. http://dx.doi.org/10.1002/sam.10054.
Der volle Inhalt der QuellePalli, Abdul Sattar, Jafreezal Jaafar, Heitor Murilo Gomes, Manzoor Ahmed Hashmani und Abdul Rehman Gilal. „An Experimental Analysis of Drift Detection Methods on Multi-Class Imbalanced Data Streams“. Applied Sciences 12, Nr. 22 (17.11.2022): 11688. http://dx.doi.org/10.3390/app122211688.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Hanqing, und Mehmed Kantardzic. „Heuristic ensemble for unsupervised detection of multiple types of concept drift in data stream classification“. Intelligent Decision Technologies 15, Nr. 4 (10.01.2022): 609–22. http://dx.doi.org/10.3233/idt-210115.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Yange, Zhihai Wang, Yang Bai, Honghua Dai und Saeid Nahavandi. „A Classifier Graph Based Recurring Concept Detection and Prediction Approach“. Computational Intelligence and Neuroscience 2018 (07.06.2018): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4276291.
Der volle Inhalt der QuelleYOSHIDA, Kenichi. „Brute force concept drift detection“. Procedia Computer Science 225 (2023): 1672–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.156.
Der volle Inhalt der QuelleWares, Scott, John Isaacs und Eyad Elyan. „Burst Detection-Based Selective Classifier Resetting“. Journal of Information & Knowledge Management 20, Nr. 02 (23.04.2021): 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0219649221500271.
Der volle Inhalt der QuelleGâlmeanu, Honorius, und Răzvan Andonie. „Concept Drift Adaptation with Incremental–Decremental SVM“. Applied Sciences 11, Nr. 20 (15.10.2021): 9644. http://dx.doi.org/10.3390/app11209644.
Der volle Inhalt der QuelleMcKay, Helen, Nathan Griffiths, Phillip Taylor, Theo Damoulas und Zhou Xu. „Bi-directional online transfer learning: a framework“. Annals of Telecommunications 75, Nr. 9-10 (Oktober 2020): 523–47. http://dx.doi.org/10.1007/s12243-020-00776-1.
Der volle Inhalt der QuelleLu, Ning, Guangquan Zhang und Jie Lu. „Concept drift detection via competence models“. Artificial Intelligence 209 (April 2014): 11–28. http://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2014.01.001.
Der volle Inhalt der QuelleMulimani, Deepa C., Shashikumar G. Totad und Prakashgoud R. Patil. „Concept Drift Adaptation in Intrusion Detection Systems Using Ensemble Learning“. International Journal of Natural Computing Research 10, Nr. 4 (01.10.2021): 1–22. http://dx.doi.org/10.4018/ijncr.2021100101.
Der volle Inhalt der QuelleKumar, Sanjeev, und Ravendra Singh. „Comparative Analysis of Drift Detection Based Adaptive Ensemble Model with Different Drift Detection Techniques“. Journal of University of Shanghai for Science and Technology 23, Nr. 06 (29.06.2021): 49–55. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/06492.
Der volle Inhalt der QuelleSankara Prasanna Kumar, M., A. P. Siva Kumar und K. Prasanna. „Data Mining Models of High Dimensional Data Streams, and Contemporary Concept Drift Detection Methods: a Comprehensive Review“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 3.6 (04.07.2018): 148. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.6.14959.
Der volle Inhalt der QuelleBarddal, Jean Paul, Heitor Murilo Gomes und Fabrício Enembreck. „Advances on Concept Drift Detection in Regression Tasks Using Social Networks Theory“. International Journal of Natural Computing Research 5, Nr. 1 (Januar 2015): 26–41. http://dx.doi.org/10.4018/ijncr.2015010102.
Der volle Inhalt der QuelleAlthabiti, Mashail Shaeel, und Manal Abdullah. „CDDM: Concept Drift Detection Model for Data Stream“. International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM) 14, Nr. 10 (30.06.2020): 90. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v14i10.14803.
Der volle Inhalt der QuelleSheluhin, Oleg I., Vyacheslav V. Barkov und Airapet G. Simonyan. „Concept drift detection in mobile applications classification using autoencoders“. H&ES Research 15, Nr. 3 (2023): 20–29. http://dx.doi.org/10.36724/2409-5419-2023-15-3-20-29.
Der volle Inhalt der QuelleChu, Renjie, Peiyuan Jin, Hanli Qiao und Quanxi Feng. „Intrusion detection in the IoT data streams using concept drift localization“. AIMS Mathematics 9, Nr. 1 (2023): 1535–61. http://dx.doi.org/10.3934/math.2024076.
Der volle Inhalt der QuelleLEE, Jeonghoon, und Yoon-Joon LEE. „Concept Drift Detection for Evolving Stream Data“. IEICE Transactions on Information and Systems E94-D, Nr. 11 (2011): 2288–92. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.e94.d.2288.
Der volle Inhalt der QuelleBeshah, Yonas Kibret, Surafel Lemma Abebe und Henock Mulugeta Melaku. „Drift Adaptive Online DDoS Attack Detection Framework for IoT System“. Electronics 13, Nr. 6 (07.03.2024): 1004. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13061004.
Der volle Inhalt der QuelleDesale, Ketan Sanjay, und Swati Shinde. „Real-Time Concept Drift Detection and Its Application to ECG Data“. International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 17, Nr. 10 (19.10.2021): 160. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v17i10.25473.
Der volle Inhalt der QuelleMehmood, Tajwar, Seemab Latif, Nor Shahida Mohd Jamail, Asad Malik und Rabia Latif. „LSTMDD: an optimized LSTM-based drift detector for concept drift in dynamic cloud computing“. PeerJ Computer Science 10 (31.01.2024): e1827. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1827.
Der volle Inhalt der QuelleSubha, S., und J. G. R. Sathiaseelan. „Combination of One-Class and Multi-Class Anomaly Detection Using Under-Sampling and Ensemble Technique in IoT Healthcare Data“. Indian Journal Of Science And Technology 17, Nr. 5 (31.01.2024): 386–96. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v17i5.1645.
Der volle Inhalt der QuelleAbdualrhman, Mohammed Ahmed Ali, und M. C. Padma. „Deterministic Concept Drift Detection in Ensemble Classifier Based Data Stream Classification Process“. International Journal of Grid and High Performance Computing 11, Nr. 1 (Januar 2019): 29–48. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.2019010103.
Der volle Inhalt der QuelleAdebayo, Oluwadare Samuel, Thompson Aderonke Favour-Bethy, Owolafe Otasowie und Orogun Adebola Okunola. „Comparative Review of Credit Card Fraud Detection using Machine Learning and Concept Drift Techniques“. International Journal of Computer Science and Mobile Computing 12, Nr. 7 (30.07.2023): 24–48. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2023.v12i07.004.
Der volle Inhalt der QuelleManikandaraja, Abishek, Peter Aaby und Nikolaos Pitropakis. „Rapidrift: Elementary Techniques to Improve Machine Learning-Based Malware Detection“. Computers 12, Nr. 10 (28.09.2023): 195. http://dx.doi.org/10.3390/computers12100195.
Der volle Inhalt der QuelleNamitha K. und Santhosh Kumar G. „Concept Drift Detection in Data Stream Clustering and its Application on Weather Data“. International Journal of Agricultural and Environmental Information Systems 11, Nr. 1 (Januar 2020): 67–85. http://dx.doi.org/10.4018/ijaeis.2020010104.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Xiangjun, Yong Zhou, Ziyan Jin, Peng Yu und Shun Zhou. „A Classification and Novel Class Detection Algorithm for Concept Drift Data Stream Based on the Cohesiveness and Separation Index of Mahalanobis Distance“. Journal of Electrical and Computer Engineering 2020 (19.03.2020): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4027423.
Der volle Inhalt der QuelleOmori, Nicolas Jashchenko, Gabriel Marques Tavares, Paolo Ceravolo und Sylvio Barbon Jr. „Comparing Concept Drift Detection with Process Mining Software“. iSys - Brazilian Journal of Information Systems 13, Nr. 4 (31.07.2020): 101–25. http://dx.doi.org/10.5753/isys.2020.832.
Der volle Inhalt der QuelleDu, L., Q. Song, L. Zhu und X. Zhu. „A Selective Detector Ensemble for Concept Drift Detection“. Computer Journal 58, Nr. 3 (20.06.2014): 457–71. http://dx.doi.org/10.1093/comjnl/bxu050.
Der volle Inhalt der QuelleZambon, Daniele, Cesare Alippi und Lorenzo Livi. „Concept Drift and Anomaly Detection in Graph Streams“. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 29, Nr. 11 (November 2018): 5592–605. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2018.2804443.
Der volle Inhalt der QuelleCabral, Danilo Rafael de Lima, und Roberto Souto Maior de Barros. „Concept drift detection based on Fisher’s Exact test“. Information Sciences 442-443 (Mai 2018): 220–34. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.02.054.
Der volle Inhalt der QuelleAdams, Jan Niklas, Cameron Pitsch, Tobias Brockhoff und Wil M. P. van der Aalst. „An Experimental Evaluation of Process Concept Drift Detection“. Proceedings of the VLDB Endowment 16, Nr. 8 (April 2023): 1856–69. http://dx.doi.org/10.14778/3594512.3594517.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Yingying, Jusheng Mi und Chenxia Jin. „Entropy-based concept drift detection in information systems“. Knowledge-Based Systems 290 (April 2024): 111596. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111596.
Der volle Inhalt der QuelleGandhi, Jay, und Vaibhav Gandhi. „Novel Class Detection with Concept Drift in Data Stream - AhtNODE“. International Journal of Distributed Systems and Technologies 11, Nr. 1 (Januar 2020): 15–26. http://dx.doi.org/10.4018/ijdst.2020010102.
Der volle Inhalt der QuelleMahdi, Osama A., Eric Pardede, Nawfal Ali und Jinli Cao. „Fast Reaction to Sudden Concept Drift in the Absence of Class Labels“. Applied Sciences 10, Nr. 2 (14.01.2020): 606. http://dx.doi.org/10.3390/app10020606.
Der volle Inhalt der QuellePalli, Abdul Sattar, Jafreezal Jaafar, Abdul Rehman Gilal, Aeshah Alsughayyir, Heitor Murilo Gomes, Abdullah Alshanqiti und Mazni Omar. „Online Machine Learning from Non-stationary Data Streams in the Presence of Concept Drift and Class Imbalance: A Systematic Review“. Journal of Information and Communication Technology 23, Nr. 1 (30.01.2024): 105–39. http://dx.doi.org/10.32890/jict2024.23.1.5.
Der volle Inhalt der QuelleSato, Denise Maria Vecino, Sheila Cristiana De Freitas, Jean Paul Barddal und Edson Emilio Scalabrin. „A Survey on Concept Drift in Process Mining“. ACM Computing Surveys 54, Nr. 9 (31.12.2022): 1–38. http://dx.doi.org/10.1145/3472752.
Der volle Inhalt der QuelleVyawhare, Chaitanya R., Reshma Y. Totare, Prashant S. Sonawane und Purva B. Deshmukh. „Machine Learning System for Malicious Website Detection using Concept Drift Detection“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 5 (31.05.2022): 47–55. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42048.
Der volle Inhalt der QuelleElkhawaga, Ghada, Mervat Abuelkheir, Sherif I. Barakat, Alaa M. Riad und Manfred Reichert. „CONDA-PM—A Systematic Review and Framework for Concept Drift Analysis in Process Mining“. Algorithms 13, Nr. 7 (03.07.2020): 161. http://dx.doi.org/10.3390/a13070161.
Der volle Inhalt der QuelleHenke, Marcia, Eulanda Santos, Eduardo Souto und Altair O. Santin. „Spam Detection Based on Feature Evolution to Deal with Concept Drift“. JUCS - Journal of Universal Computer Science 27, Nr. 4 (28.04.2021): 364–86. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.66284.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Rui, Shuliang Xu und Lin Feng. „An Ensemble Extreme Learning Machine for Data Stream Classification“. Algorithms 11, Nr. 7 (17.07.2018): 107. http://dx.doi.org/10.3390/a11070107.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Xue, Yang Song, Wei Xiong, Yutao Lu und Xingen Wang. „Research on Web Robot Detection Technology for Concept Drift“. Journal of Physics: Conference Series 2010, Nr. 1 (01.09.2021): 012161. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2010/1/012161.
Der volle Inhalt der QuelleMiyata, Yasushi, und Hiroshi Ishikawa. „Concept Drift Detection on Stream Data for Revising DBSCAN“. IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 140, Nr. 8 (01.08.2020): 949–55. http://dx.doi.org/10.1541/ieejeiss.140.949.
Der volle Inhalt der QuelleCejnek, Matous, und Ivo Bukovsky. „Concept drift robust adaptive novelty detection for data streams“. Neurocomputing 309 (Oktober 2018): 46–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.04.069.
Der volle Inhalt der QuelleEscovedo, Tatiana, Adriano Koshiyama, Andre Abs da Cruz und Marley Vellasco. „DetectA: abrupt concept drift detection in non-stationary environments“. Applied Soft Computing 62 (Januar 2018): 119–33. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2017.10.031.
Der volle Inhalt der QuelleZenisek, Jan, Florian Holzinger und Michael Affenzeller. „Machine learning based concept drift detection for predictive maintenance“. Computers & Industrial Engineering 137 (November 2019): 106031. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2019.106031.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Shujian, Zubin Abraham, Heng Wang, Mohak Shah, Yantao Wei und José C. Príncipe. „Concept drift detection and adaptation with hierarchical hypothesis testing“. Journal of the Franklin Institute 356, Nr. 5 (März 2019): 3187–215. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2019.01.043.
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