May, 2016

增量和减量特征的一次性学习

TL;DR本论文研究了一种挑战性的问题:如何在特征不断进化的情况下进行单通扫描学习。通过特征压缩和基于存活特征的函数扩展等技术,该OPID方法成功应用于存储不确定的、动态的流数据中。