【摘 要】
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当前动态数据流下的实时分类问题存在3个难点：针对海量数据的实时处理；概念漂移的跟踪和模型的更新；模型的稳定和鲁棒性。针对上述问题,将极端支持向量机（extreme support vector
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院,大连理工大学创新实验学院,大连民族学院信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61173163,51105052）,教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目（NCET-09-0251）,辽宁省教育厅资助项目（201102037）.
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当前动态数据流下的实时分类问题存在3个难点：针对海量数据的实时处理；概念漂移的跟踪和模型的更新；模型的稳定和鲁棒性。针对上述问题,将极端支持向量机（extreme support vector machine,ESVM）与 MapReduce 框架结合,提出了带遗忘因子的鲁棒 ESVM算法。该方法通过构造残差权重矩阵,对残差进行修正,同时加入遗忘因子,提高新样本的作用,从而实现对海量数据处理问题的求解。实验结果显示,所提出方法能够快速有效地对动态数据流进行分类,且结果不易受到噪声干扰,稳定性强。
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