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1
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
Evolving fuzzy and neuro-fuzzy approaches in clustering, regression, identification, and classification: A Survey
Evolving fuzzy and neuro-fuzzy approaches in clustering, regression, identification, and classification: A Survey
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Evolving fuzzy and neuro-fuzzy approaches in clustering, regression, identification, and classification: A Survey

Škrjanc, Igor ; Iglesias, Jose Antonio ; Sanchis, Araceli ; Leite, Daniel ; Lughofer, Edwin ; Gomide, Fernando

Information sciences, 2019-07, Vol.490, p.344-368 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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3
Event-based lossy compression for effective and efficient OLAP over data streams
Event-based lossy compression for effective and efficient OLAP over data streams
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Event-based lossy compression for effective and efficient OLAP over data streams

Cuzzocrea, Alfredo ; Chakravarthy, Sharma

Data & knowledge engineering, 2010-07, Vol.69 (7), p.678-708 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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4
Learning under Concept Drift: A Review
Learning under Concept Drift: A Review
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Learning under Concept Drift: A Review

Lu, Jie ; Liu, Anjin ; Dong, Fan ; Gu, Feng ; Gama, Joao ; Zhang, Guangquan

IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2019-12, Vol.31 (12), p.2346-2363 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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5
Ensemble learning for data stream analysis: A survey
Ensemble learning for data stream analysis: A survey
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Ensemble learning for data stream analysis: A survey

Krawczyk, Bartosz ; Minku, Leandro L. ; Gama, João ; Stefanowski, Jerzy ; Woźniak, Michał

Information fusion, 2017-09, Vol.37, p.132-156 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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6
DEVDAN: Deep evolving denoising autoencoder
DEVDAN: Deep evolving denoising autoencoder
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DEVDAN: Deep evolving denoising autoencoder

Ashfahani, Andri ; Pratama, Mahardhika ; Lughofer, Edwin ; Ong, Yew-Soon

Neurocomputing (Amsterdam), 2020-05, Vol.390, p.297-314 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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7
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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8
Efficient data perturbation for privacy preserving and accurate data stream mining
Efficient data perturbation for privacy preserving and accurate data stream mining
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Efficient data perturbation for privacy preserving and accurate data stream mining

Chamikara, M.A.P. ; Bertok, P. ; Liu, D. ; Camtepe, S. ; Khalil, I.

Pervasive and mobile computing, 2018-08, Vol.48, p.1-19 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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9
An efficient and scalable privacy preserving algorithm for big data and data streams
An efficient and scalable privacy preserving algorithm for big data and data streams
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An efficient and scalable privacy preserving algorithm for big data and data streams

Chamikara, M.A.P. ; Bertok, P. ; Liu, D. ; Camtepe, S. ; Khalil, I.

Computers & security, 2019-11, Vol.87, p.101570, Article 101570 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier Ltd

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10
A review of improved extreme learning machine methods for data stream classification
A review of improved extreme learning machine methods for data stream classification
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A review of improved extreme learning machine methods for data stream classification

Li, Li ; Sun, Ruizhi ; Cai, Saihua ; Zhao, Kaiyi ; Zhang, Qianqian

Multimedia tools and applications, 2019-12, Vol.78 (23), p.33375-33400 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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