项目简介
项目名称
面向不平衡数据的学习算法及应用研究
项目批准号
61070061
学科分类
F020508
信息科学部
_计算机科学
_计算机应用技术
_模式识别理论及应用
资助类型
信息科学
负责人
蒋盛益
依托单位
广东外语外贸大学
批准年份
2010
起止时间
201101-201312
批准金额
32.00万元
摘要
数据分布不平衡现象广泛存在于现实世界中,传统学习方法在不平衡数据集上效果不理想,针对不平衡数据学习的研究成果还不多见。本项目主要进行以下几方面的研究：(1)研究连续特征与离散特征的相关性度量方法,进而研究基于相关性的特征选择方法;(2)针对不平衡数据的特性,研究样本记录加权及特征加权策略，并将之应用于特征选择、聚类和分类算法;(3)针对不平衡数据的特点,从不同角度研究平衡数据分布的策略和分层抽样方法,设计针对不平衡数据的有效聚类和分类方法;(4)研究代价函数构造策略,研究针对不平衡数据的代价敏感分类算法;(5)将聚类与分类有机结合，研究混合分类算法;(6)结合领域特征,将不平衡数据学习方法用于解决垃圾邮件识别、入侵检测、文本分类和欺诈检测等领域的问题。研究针对不平衡数据的学习算法,具有重要的学术价值和广阔的应用前景,将丰富不平衡数据挖掘的研究内容,并推动不平衡数据学习算法在相关领域的应用。
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