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基于概念漂移检测的大数据交易过程模型优化方法
张鹏1; 叶剑2; 张鹏1
2019
发表期刊电子学报
ISSN0372-2112
卷号47.0期号:007页码:1465
摘要通过大数据交易过程模型优化,实现对大数据交易过程的精确建模,对于构建稳定、鲁棒和精确的交易平台至关重要.然而,大数据交易流程随时间而变化,传统的静态模型优化方法无法反映现实流程模型的时态变化特征.为此,本文提出一种基于概念漂移的大数据交易模型优化方法,在概念漂移点检测和定位的基础上,设计大数据交易日志分割算法,演算日志精准分割点,构建具有时变特性的大数据交易分段模型,实现基于日志分割的模型优化.该方法在天元大数据交易平台的应用实践表明,优化模型在拟合度和精确度方面均优于静态模型,对大数据交易演化过程的适配性更强.
关键词大数据交易 概念漂移 日志分割 模型评估
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27309
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.山东科技大学
2.中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
张鹏,叶剑,张鹏. 基于概念漂移检测的大数据交易过程模型优化方法[J]. 电子学报,2019,47.0(007):1465.
APA 张鹏,叶剑,&张鹏.(2019).基于概念漂移检测的大数据交易过程模型优化方法.电子学报,47.0(007),1465.
MLA 张鹏,et al."基于概念漂移检测的大数据交易过程模型优化方法".电子学报 47.0.007(2019):1465.
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