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Exploiting remote learners in Internet environment with agents

Science China(Information Sciences) 2010年第1期53卷 64-76页

作者： LI Ming, WANG Wei & ZHOU ZhiHua National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China National Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing University Nanjing China

Data in the Internet are scattered on different sites indeliberately, and accumulated and updated frequently but not synchronously. It is infeasible to collect all the data together to train a global learner for prediction; even exchanging learners trained on different sites is costly. In this paper, aggregative-learning is proposed. In this paradigm, every site maintains a local learner trained from its own data. Upon receiving a request for prediction, an aggregative-learner at a local site activates and sends out many mobile agents taking the request to potential remote learners. The prediction of the aggregative-learner is made by combining the local prediction and the responses brought back by the agents. Theoretical analysis and simulation experiments show the superiority of the proposed method.

关键词： machine learning data mining aggregative-learning mobile agent Internet environment

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