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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Dynamic Weighted Majority Algorithm for Dynamic Data Relationships Concept Drift Detection

verfasst von : Szu-Yin Lin, Chun-Hsian Lin

Erschienen in: HCI in Business

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In a dynamic environment, the data are changed almost instantly. It is difficult and time-consuming to find the correlation between data. At the same time, the concept drift might happen along with data change in the dynamic environment. In order to stimulate the highly correlated data to support better prediction and detected the concept drift, this study proposes a distributed dynamic data driven Application system (DDDAS)-based dynamic weighted majority (DWM) algorithm to solve the issue. The proposed algorithm tries to find the correlations between data by DWM. Moreover, it is capable of detecting concept drift. The simulation result shows the DDDAS-based DWM algorithm has up to 89 % accuracy in simulation case, and able to find the concept drift.

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Metadaten
Titel
A Dynamic Weighted Majority Algorithm for Dynamic Data Relationships Concept Drift Detection
verfasst von
Szu-Yin Lin
Chun-Hsian Lin
Copyright-Jahr
2015
Buch
HCI in Business

Print ISBN: 978-3-319-20894-7

Electronic ISBN: 978-3-319-20895-4

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-20895-4_57