Articles de revues sur le sujet « Concept Drift Detection »
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Zhu, Jiaqi, Shaofeng Cai, Fang Deng, Beng Chin Ooi et Wenqiao Zhang. « METER : A Dynamic Concept Adaptation Framework for Online Anomaly Detection ». Proceedings of the VLDB Endowment 17, no 4 (décembre 2023) : 794–807. http://dx.doi.org/10.14778/3636218.3636233.
Texte intégralSakurai, Guilherme Yukio, Jessica Fernandes Lopes, Bruno Bogaz Zarpelão et Sylvio Barbon Junior. « Benchmarking Change Detector Algorithms from Different Concept Drift Perspectives ». Future Internet 15, no 5 (29 avril 2023) : 169. http://dx.doi.org/10.3390/fi15050169.
Texte intégralToor, Affan Ahmed, Muhammad Usman, Farah Younas, Alvis Cheuk M. Fong, Sajid Ali Khan et Simon Fong. « Mining Massive E-Health Data Streams for IoMT Enabled Healthcare Systems ». Sensors 20, no 7 (9 avril 2020) : 2131. http://dx.doi.org/10.3390/s20072131.
Texte intégralKumar, Sanjeev, Ravendra Singh, Mohammad Zubair Khan et Abdulfattah Noorwali. « Design of adaptive ensemble classifier for online sentiment analysis and opinion mining ». PeerJ Computer Science 7 (5 août 2021) : e660. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.660.
Texte intégralDries, Anton, et Ulrich Rückert. « Adaptive concept drift detection ». Statistical Analysis and Data Mining : The ASA Data Science Journal 2, no 5-6 (18 novembre 2009) : 311–27. http://dx.doi.org/10.1002/sam.10054.
Texte intégralPalli, Abdul Sattar, Jafreezal Jaafar, Heitor Murilo Gomes, Manzoor Ahmed Hashmani et Abdul Rehman Gilal. « An Experimental Analysis of Drift Detection Methods on Multi-Class Imbalanced Data Streams ». Applied Sciences 12, no 22 (17 novembre 2022) : 11688. http://dx.doi.org/10.3390/app122211688.
Texte intégralHu, Hanqing, et Mehmed Kantardzic. « Heuristic ensemble for unsupervised detection of multiple types of concept drift in data stream classification ». Intelligent Decision Technologies 15, no 4 (10 janvier 2022) : 609–22. http://dx.doi.org/10.3233/idt-210115.
Texte intégralSun, Yange, Zhihai Wang, Yang Bai, Honghua Dai et Saeid Nahavandi. « A Classifier Graph Based Recurring Concept Detection and Prediction Approach ». Computational Intelligence and Neuroscience 2018 (7 juin 2018) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2018/4276291.
Texte intégralYOSHIDA, Kenichi. « Brute force concept drift detection ». Procedia Computer Science 225 (2023) : 1672–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.156.
Texte intégralWares, Scott, John Isaacs et Eyad Elyan. « Burst Detection-Based Selective Classifier Resetting ». Journal of Information & ; Knowledge Management 20, no 02 (23 avril 2021) : 2150027. http://dx.doi.org/10.1142/s0219649221500271.
Texte intégralGâlmeanu, Honorius, et Răzvan Andonie. « Concept Drift Adaptation with Incremental–Decremental SVM ». Applied Sciences 11, no 20 (15 octobre 2021) : 9644. http://dx.doi.org/10.3390/app11209644.
Texte intégralMcKay, Helen, Nathan Griffiths, Phillip Taylor, Theo Damoulas et Zhou Xu. « Bi-directional online transfer learning : a framework ». Annals of Telecommunications 75, no 9-10 (octobre 2020) : 523–47. http://dx.doi.org/10.1007/s12243-020-00776-1.
Texte intégralLu, Ning, Guangquan Zhang et Jie Lu. « Concept drift detection via competence models ». Artificial Intelligence 209 (avril 2014) : 11–28. http://dx.doi.org/10.1016/j.artint.2014.01.001.
Texte intégralMulimani, Deepa C., Shashikumar G. Totad et Prakashgoud R. Patil. « Concept Drift Adaptation in Intrusion Detection Systems Using Ensemble Learning ». International Journal of Natural Computing Research 10, no 4 (1 octobre 2021) : 1–22. http://dx.doi.org/10.4018/ijncr.2021100101.
Texte intégralKumar, Sanjeev, et 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, no 06 (29 juin 2021) : 49–55. http://dx.doi.org/10.51201/jusst/21/06492.
Texte intégralSankara Prasanna Kumar, M., A. P. Siva Kumar et 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, no 3.6 (4 juillet 2018) : 148. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.6.14959.
Texte intégralBarddal, Jean Paul, Heitor Murilo Gomes et Fabrício Enembreck. « Advances on Concept Drift Detection in Regression Tasks Using Social Networks Theory ». International Journal of Natural Computing Research 5, no 1 (janvier 2015) : 26–41. http://dx.doi.org/10.4018/ijncr.2015010102.
Texte intégralAlthabiti, Mashail Shaeel, et Manal Abdullah. « CDDM : Concept Drift Detection Model for Data Stream ». International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM) 14, no 10 (30 juin 2020) : 90. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v14i10.14803.
Texte intégralSheluhin, Oleg I., Vyacheslav V. Barkov et Airapet G. Simonyan. « Concept drift detection in mobile applications classification using autoencoders ». H&ES Research 15, no 3 (2023) : 20–29. http://dx.doi.org/10.36724/2409-5419-2023-15-3-20-29.
Texte intégralChu, Renjie, Peiyuan Jin, Hanli Qiao et Quanxi Feng. « Intrusion detection in the IoT data streams using concept drift localization ». AIMS Mathematics 9, no 1 (2023) : 1535–61. http://dx.doi.org/10.3934/math.2024076.
Texte intégralLEE, Jeonghoon, et Yoon-Joon LEE. « Concept Drift Detection for Evolving Stream Data ». IEICE Transactions on Information and Systems E94-D, no 11 (2011) : 2288–92. http://dx.doi.org/10.1587/transinf.e94.d.2288.
Texte intégralBeshah, Yonas Kibret, Surafel Lemma Abebe et Henock Mulugeta Melaku. « Drift Adaptive Online DDoS Attack Detection Framework for IoT System ». Electronics 13, no 6 (7 mars 2024) : 1004. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13061004.
Texte intégralDesale, Ketan Sanjay, et Swati Shinde. « Real-Time Concept Drift Detection and Its Application to ECG Data ». International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) 17, no 10 (19 octobre 2021) : 160. http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v17i10.25473.
Texte intégralMehmood, Tajwar, Seemab Latif, Nor Shahida Mohd Jamail, Asad Malik et Rabia Latif. « LSTMDD : an optimized LSTM-based drift detector for concept drift in dynamic cloud computing ». PeerJ Computer Science 10 (31 janvier 2024) : e1827. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1827.
Texte intégralSubha, S., et 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, no 5 (31 janvier 2024) : 386–96. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v17i5.1645.
Texte intégralAbdualrhman, Mohammed Ahmed Ali, et M. C. Padma. « Deterministic Concept Drift Detection in Ensemble Classifier Based Data Stream Classification Process ». International Journal of Grid and High Performance Computing 11, no 1 (janvier 2019) : 29–48. http://dx.doi.org/10.4018/ijghpc.2019010103.
Texte intégralAdebayo, Oluwadare Samuel, Thompson Aderonke Favour-Bethy, Owolafe Otasowie et 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, no 7 (30 juillet 2023) : 24–48. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2023.v12i07.004.
Texte intégralManikandaraja, Abishek, Peter Aaby et Nikolaos Pitropakis. « Rapidrift : Elementary Techniques to Improve Machine Learning-Based Malware Detection ». Computers 12, no 10 (28 septembre 2023) : 195. http://dx.doi.org/10.3390/computers12100195.
Texte intégralNamitha K. et 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, no 1 (janvier 2020) : 67–85. http://dx.doi.org/10.4018/ijaeis.2020010104.
Texte intégralLi, Xiangjun, Yong Zhou, Ziyan Jin, Peng Yu et 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 mars 2020) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2020/4027423.
Texte intégralOmori, Nicolas Jashchenko, Gabriel Marques Tavares, Paolo Ceravolo et Sylvio Barbon Jr. « Comparing Concept Drift Detection with Process Mining Software ». iSys - Brazilian Journal of Information Systems 13, no 4 (31 juillet 2020) : 101–25. http://dx.doi.org/10.5753/isys.2020.832.
Texte intégralDu, L., Q. Song, L. Zhu et X. Zhu. « A Selective Detector Ensemble for Concept Drift Detection ». Computer Journal 58, no 3 (20 juin 2014) : 457–71. http://dx.doi.org/10.1093/comjnl/bxu050.
Texte intégralZambon, Daniele, Cesare Alippi et Lorenzo Livi. « Concept Drift and Anomaly Detection in Graph Streams ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 29, no 11 (novembre 2018) : 5592–605. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2018.2804443.
Texte intégralCabral, Danilo Rafael de Lima, et 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.
Texte intégralAdams, Jan Niklas, Cameron Pitsch, Tobias Brockhoff et Wil M. P. van der Aalst. « An Experimental Evaluation of Process Concept Drift Detection ». Proceedings of the VLDB Endowment 16, no 8 (avril 2023) : 1856–69. http://dx.doi.org/10.14778/3594512.3594517.
Texte intégralSun, Yingying, Jusheng Mi et Chenxia Jin. « Entropy-based concept drift detection in information systems ». Knowledge-Based Systems 290 (avril 2024) : 111596. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111596.
Texte intégralGandhi, Jay, et Vaibhav Gandhi. « Novel Class Detection with Concept Drift in Data Stream - AhtNODE ». International Journal of Distributed Systems and Technologies 11, no 1 (janvier 2020) : 15–26. http://dx.doi.org/10.4018/ijdst.2020010102.
Texte intégralMahdi, Osama A., Eric Pardede, Nawfal Ali et Jinli Cao. « Fast Reaction to Sudden Concept Drift in the Absence of Class Labels ». Applied Sciences 10, no 2 (14 janvier 2020) : 606. http://dx.doi.org/10.3390/app10020606.
Texte intégralPalli, Abdul Sattar, Jafreezal Jaafar, Abdul Rehman Gilal, Aeshah Alsughayyir, Heitor Murilo Gomes, Abdullah Alshanqiti et 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, no 1 (30 janvier 2024) : 105–39. http://dx.doi.org/10.32890/jict2024.23.1.5.
Texte intégralSato, Denise Maria Vecino, Sheila Cristiana De Freitas, Jean Paul Barddal et Edson Emilio Scalabrin. « A Survey on Concept Drift in Process Mining ». ACM Computing Surveys 54, no 9 (31 décembre 2022) : 1–38. http://dx.doi.org/10.1145/3472752.
Texte intégralVyawhare, Chaitanya R., Reshma Y. Totare, Prashant S. Sonawane et 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, no 5 (31 mai 2022) : 47–55. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.42048.
Texte intégralElkhawaga, Ghada, Mervat Abuelkheir, Sherif I. Barakat, Alaa M. Riad et Manfred Reichert. « CONDA-PM—A Systematic Review and Framework for Concept Drift Analysis in Process Mining ». Algorithms 13, no 7 (3 juillet 2020) : 161. http://dx.doi.org/10.3390/a13070161.
Texte intégralHenke, Marcia, Eulanda Santos, Eduardo Souto et Altair O. Santin. « Spam Detection Based on Feature Evolution to Deal with Concept Drift ». JUCS - Journal of Universal Computer Science 27, no 4 (28 avril 2021) : 364–86. http://dx.doi.org/10.3897/jucs.66284.
Texte intégralYang, Rui, Shuliang Xu et Lin Feng. « An Ensemble Extreme Learning Machine for Data Stream Classification ». Algorithms 11, no 7 (17 juillet 2018) : 107. http://dx.doi.org/10.3390/a11070107.
Texte intégralChen, Xue, Yang Song, Wei Xiong, Yutao Lu et Xingen Wang. « Research on Web Robot Detection Technology for Concept Drift ». Journal of Physics : Conference Series 2010, no 1 (1 septembre 2021) : 012161. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2010/1/012161.
Texte intégralMiyata, Yasushi, et Hiroshi Ishikawa. « Concept Drift Detection on Stream Data for Revising DBSCAN ». IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 140, no 8 (1 août 2020) : 949–55. http://dx.doi.org/10.1541/ieejeiss.140.949.
Texte intégralCejnek, Matous, et Ivo Bukovsky. « Concept drift robust adaptive novelty detection for data streams ». Neurocomputing 309 (octobre 2018) : 46–53. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.04.069.
Texte intégralEscovedo, Tatiana, Adriano Koshiyama, Andre Abs da Cruz et Marley Vellasco. « DetectA : abrupt concept drift detection in non-stationary environments ». Applied Soft Computing 62 (janvier 2018) : 119–33. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2017.10.031.
Texte intégralZenisek, Jan, Florian Holzinger et Michael Affenzeller. « Machine learning based concept drift detection for predictive maintenance ». Computers & ; Industrial Engineering 137 (novembre 2019) : 106031. http://dx.doi.org/10.1016/j.cie.2019.106031.
Texte intégralYu, Shujian, Zubin Abraham, Heng Wang, Mohak Shah, Yantao Wei et José C. Príncipe. « Concept drift detection and adaptation with hierarchical hypothesis testing ». Journal of the Franklin Institute 356, no 5 (mars 2019) : 3187–215. http://dx.doi.org/10.1016/j.jfranklin.2019.01.043.
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