<html xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=utf-8"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:SimSun;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:SimSun;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        text-align:justify;
        text-justify:inter-ideograph;
        font-size:10.5pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
p
        {mso-style-priority:99;
        margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;}
/* Page Definitions */
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:72.0pt 90.0pt 72.0pt 90.0pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style></head><body lang=ZH-CN style='text-justify-trim:punctuation'><div class=WordSection1><p class=MsoNormal align=left style='text-align:left'><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'>Hi Adapters,</span><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'><o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'>Our seminar will take place tomorrow at 5pm in room SEIEE 3-528. This time, I will introduce a prototype-based classification model for evolving data streams, called SyncStream.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'>Data stream classification is a challenging data mining task because of two important properties: potentially infinite length and evolving nature. Currently, there are two main strategies to mine evolving data streams: single model learning and ensemble learning.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'>I will discuss the drawbacks of these two traditional learning strategies and show you the basic idea and the advantages of the new prototype-based learning method.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'>Hope you can enjoy the talk.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'>Best,<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:"Times New Roman",serif'>Yi<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal align=left style='text-align:left'><span lang=EN-US style='font-size:11.0pt'><o:p> </o:p></span></p><p><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p><span lang=EN-US>-------------------------<br>Department of Computer Science and Engineering <br>Shanghai Jiao Tong University<br>800 Dongchuan Road, Shanghai, China<br>Email</span><span style='font-family:SimSun'>:</span><span lang=EN-US>liuyi61ly@hotmail.com</span></p></div></body></html>