An OS-ELM based distributed ensemble classification framework in P2P networks
An OS-ELM based distributed ensemble classification framework in P2P networks
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P2P网络中基于OS-ELM的分布式集成分类框架
DOI：
10.1016/j.neucom.2010.12.040
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发表时间：
2011-09
期刊：
影响因子：
6
通讯作者：
Wang, Guoren
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sun, Yongjiao;Yuan, Ye;Wang, Guoren
虽然集中式分类在最近几年已经得到了广泛的研究，但由于P2P计算环境的普及，它仍然是P2P网络中分类的一个重要研究问题。如何在较小的网络开销下有效地降低预测误差是P2P网络分类的主要目标。本文提出了一种基于OS-ELM的集成分类框架，用于层次化P2P网络中的分布式分类。在该框架中，我们将OS-ELM的增量学习原理应用到层次化P2P网络中来生成集成分类器。P2P网络中集成分类器的实现方法有两种：逐个集成分类和并行集成分类。此外，我们还提出了一种基于数据空间覆盖的节点选择方法，以降低较高的通信开销和较大的时延。我们还设计了一种两层索引结构来有效地支持节点选择。对等点创建本地四叉树来索引其本地数据，而超级对等点创建全局四叉树来汇总其本地索引。大量的实验研究验证了所提算法的效率和有效性。
Although classification in centralized environments has been widely studied in recent years, it is still an important research problem for classification in P2P networks due to the popularity of P2P computing environments. The main target of classification in P2P networks is how to efficiently decrease prediction error with small network overhead. In this paper, we propose an OS-ELM based ensemble classification framework for distributed classification in a hierarchical P2P network. In the framework, we apply the incremental learning principle of OS-ELM to the hierarchical P2P network to generate an ensemble classifier. There are two kinds of implementation methods of the ensemble classifier in the P2P network, one-by-one ensemble classification and parallel ensemble classification. Furthermore, we propose a data space coverage based peer selection approach to reduce high the communication cost and large delay. We also design a two-layer index structure to efficiently support peer selection. A peer creates a local Quad-tree to index its local data and a super-peer creates a global Quad-tree to summarize its local indexes. Extensive experimental studies verify the efficiency and effectiveness of the proposed algorithms.
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影响因子：
--
作者：
Liang, Nan-Ying;Huang, Guang-Bin;Sundararajan, N.
通讯作者：
Sundararajan, N.
DOI：
--
发表时间：
1996
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
C. Merz
通讯作者：
C. Merz
影响因子：
6
作者：
Huang, Guang-Bin;Zhu, Qin-Yu;Siew, Chee-Kheong
通讯作者：
Siew, Chee-Kheong
DOI：
10.1109/icarcv.2004.1468985
发表时间：
2004-12
期刊：
ICARCV 2004 8th Control, Automation, Robotics and Vision Conference, 2004.
影响因子：
--
作者：
G. Huang;C. Siew
通讯作者：
G. Huang;C. Siew
DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Hock Hee Ang;Vivekanand Gopalkrishnan;S. Hoi;W. Ng;Anwitaman Datta
通讯作者：
Hock Hee Ang;Vivekanand Gopalkrishnan;S. Hoi;W. Ng;Anwitaman Datta