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Data stream clustering: a review
Data stream clustering: a review
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Data stream clustering: a review

Zubaroğlu, Alaettin ; Atalay, Volkan

The Artificial intelligence review, 2021-02, Vol.54 (2), p.1201-1236 [Periódico revisado por pares]

Dordrecht: Springer Netherlands

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2
Online learning and continuous model upgrading with data streams through the Kafka-ML framework
Online learning and continuous model upgrading with data streams through the Kafka-ML framework
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Online learning and continuous model upgrading with data streams through the Kafka-ML framework

Carnero, Alejandro ; Martín, Cristian ; Jeon, Gwanggil ; Díaz, Manuel

Future generation computer systems, 2024-11, Vol.160, p.251-263 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
A survey on concept drift adaptation
A survey on concept drift adaptation
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A survey on concept drift adaptation

Gama, João ; Žliobaitė, Indrė ; Bifet, Albert ; Pechenizkiy, Mykola ; Bouchachia, Abdelhamid

ACM computing surveys, 2014-04, Vol.46 (4), p.1-37 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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4
Kappa Updated Ensemble for drifting data stream mining
Kappa Updated Ensemble for drifting data stream mining
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Kappa Updated Ensemble for drifting data stream mining

Cano, Alberto ; Krawczyk, Bartosz

Machine learning, 2020, Vol.109 (1), p.175-218 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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5
Chebyshev approaches for imbalanced data streams regression models
Chebyshev approaches for imbalanced data streams regression models
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Chebyshev approaches for imbalanced data streams regression models

Aminian, Ehsan ; Ribeiro, Rita P. ; Gama, João

Data mining and knowledge discovery, 2021-11, Vol.35 (6), p.2389-2466 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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6
Learning from imbalanced data: open challenges and future directions
Learning from imbalanced data: open challenges and future directions
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Learning from imbalanced data: open challenges and future directions

Krawczyk, Bartosz

Progress in artificial intelligence, 2016-11, Vol.5 (4), p.221-232 [Periódico revisado por pares]

Berlin/Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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7
Stream-based active learning for sliding windows under the influence of verification latency
Stream-based active learning for sliding windows under the influence of verification latency
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Stream-based active learning for sliding windows under the influence of verification latency

Pham, Tuan ; Kottke, Daniel ; Krempl, Georg ; Sick, Bernhard

2022-06

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8
It's a Streaming World! Reasoning upon Rapidly Changing Information
It's a Streaming World! Reasoning upon Rapidly Changing Information
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It's a Streaming World! Reasoning upon Rapidly Changing Information

Valle, Emanuele Della ; Ceri, Stefano ; Harmelen, Frank van ; Fensel, Dieter

IEEE intelligent systems, 2009-11, Vol.24 (6), p.83-89 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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9
ROSE: robust online self-adjusting ensemble for continual learning on imbalanced drifting data streams
ROSE: robust online self-adjusting ensemble for continual learning on imbalanced drifting data streams
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ROSE: robust online self-adjusting ensemble for continual learning on imbalanced drifting data streams

Cano, Alberto ; Krawczyk, Bartosz

Machine learning, 2022-07, Vol.111 (7), p.2561-2599 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
One or two things we know about concept drift—a survey on monitoring in evolving environments. Part A: detecting concept drift
One or two things we know about concept drift—a survey on monitoring in evolving environments. Part A: detecting concept drift
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One or two things we know about concept drift—a survey on monitoring in evolving environments. Part A: detecting concept drift

Hinder, Fabian ; Vaquet, Valerie ; Hammer, Barbara

Frontiers in artificial intelligence, 2024-06, Vol.7, p.1330257 [Periódico revisado por pares]

Frontiers Media S.A

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