检索结果-南通市图书馆

Science China(Information Sciences) 2014年第5期57卷 103-119页

作者： JIANG He XUAN JiFeng REN ZhiLei WU YouXi WU XinDong School of Software Dalian University of Technology School of Computer Science and Software Hebei University of Technology Computer Science Department University of Vermont

In this paper,we investigate a new problem–misleading classification in which each test instance is associated with an original class and a misleading *** goal for the data owner is to form the training set out of candidate instances such that the data miner will be misled to classify those test instances to their misleading classes rather than original *** discuss two cases of misleading *** the case where the classification algorithm is unknown to the data owner,a KNN based Ranking Algorithm(KRA)is proposed to rank all candidate instances based on the similarities between candidate instances and test *** the case where the classification algorithm is known,we propose a Greedy Ranking Algorithm(GRA)which evaluates each candidate instance by building up a classifier to predict the test *** addition,we also show how to accelerate GRA in an incremental way when naive Bayes is employed as the classification *** on 16 UCI data sets indicated that the ranked candidate instances by KRA can achieve promising leaking and misleading *** the classification algorithm is known,GRA can dramatically outperform KRA in terms of leaking and misleading rates though more running time is required.

关键词： misleading classification naive Bayes K-nearest neighbor

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