MOA网站结构分析
MOA网站地址：http://moa.cs.waikato.ac.nz/
摘要：本文对MOA（Massive Online Analysis）的官方网站内容及MOA项目代码结构进行分析。截至2014年9月20日，MOA的最新版本是Release 2014.04，需要Weka3.7以上版本的支持。文章根据网站的一级标题、二级标题、三级标题进行逐级分析。
关键字：MOA；网站结构；Weka
Weka软件（Waikato Environment for Knowledge Analysis）具有一套用于数据挖掘任务的机器学习算法，这些算法既可以直接应用于一个数据集，也可以由我们自己编写的Java代码调用。Weka包含用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联原则以及可视化的工具，它也适用于开发新的机器学习机制[1]。当在Java项目中装载好Weka.jar、Weka-src.jar之后，就可以继承Weka中现有的类开始编写新的算法。
MOA[2]是Massive Online Analysis的缩写，它是基于Weka的一个项目，提供挖掘数据流的环境，由Weka的机器学习组（MachineLearning Group）开发研究，属于COSI（center for open software innovation，Waikato大学在计算机科学理论和实践方面的领军研究中心）支持的项目。MOA是最流行的数据流挖掘开源方法，有非常活跃的社区（blog[3]）。MOA具有一系列机器学习算法（分类、回归、聚类、离群检测及推荐系统）和评价工具。与Weka相似的，MOA也是用java语言编写的。
MOA官方主页为：http://moa.cms.waikato.ac.nz/，主要包括Download、Overview、Details、Blog、Extensions、Team、Datasets七个主目录。另外，在主页的下方提供了一些下载、文档、帮助等的快捷入口。下面，我们从七个方面，对MOA做简要的分析。
1 Downloads
此页面提供MOA相关软件和文档下载，具体情况介绍如下：
（1）相应软件
最新的MOA版本是MOA Release 2014.04，网站提供了插件下载地址。此外，还提供了其他扩展软件的下载页面，以及MOA源码仓库（Mercurial仓库）[4][5]。
（2）之前版本
之前使用的版本主要包括：
MOA Release 2013.11；
MOA Release 2013.08；
MOA Release 2012.08；
MOA Release 2012.03；
MOA Release 2011.10。
（3）Maven集成
可以将MOA纳入maven项目管理，通过在项目的pom.xml文件中添加如下依赖：
<dependency>
<groupId>nz.ac.waikato.cms.moa</groupId>
<artifactId>moa</artifactId>
<version>2014.04</version>
</dependency>
（4）教程
教程主要包括对MOA的介绍、对MOA文档的介绍、对MOA聚类的介绍以及对ADAMS和MOA的介绍。其中，对MOA的介绍是在2012年3月编写的，主要介绍如何启动MOA的图形界面并说明图形界面各部分的功能、分类图形用户接口、命令行使用方法、对前文的练习题给出简单的答案。对MOA文档的介绍是在2012年3月编写的，主要给出使用API的简单例子程序，并详细说明了编写一个新分类器的方法，并附有代码说明。对MOA聚类的介绍是在2013年10月编写的，主要介绍了、数据流聚类的设置方法、如何微调自己的流聚类方法、如何比较2种数据流算法。对ADMAS和MOA是在2012年11月编写的。
（5）文档
给出视频介绍、说明文档及用户手册。MOA Data Stream Mining文档主要介绍了挖掘数据流的相关算法，MOA Manual文档主要介绍了用户使用MOA界面的手册。
（6）API
这是MOA项目API的连接地址。
2 Overview
这一部分是对MOA的一个概述内容，主要包括使用MOA和MOA与Weka的交互性。
MOA是Weka相关的项目，使用Java编写，可进一步扩展以解决更多问题。MOA的目标是给挖掘数据流内容的实验提供一个标准方法，它提供了三方面的功能：可存储（真实和合成）数据流的设置，便于重复实验；比较一系列著作中的现有算法和方法；为新的流、算法和评价方法提供一个简单的可扩展框架。
2.1 启动MOA
网站二级标目录，这一部分讲述了MOA的启动和使用过程，具体过程如下所示：
1. 从网站的链接地址http://sourceforge.net/projects/moa-datastream/上下载MOA；
2. 在命令行输入java -cp moa.jar -javaagent:sizeofag.jar moa.gui.GUI命令启动MOA图像用户界面；
3. 在GUI界面点击“configure”设置需要执行的任务，点击“Run”去运行任务。几个任务能够同时运行，且如果一个任务需要文本输出，它能够在GUI界面的中间显示，并保持到磁盘总；
4. 列举一个实例，用1百万条数据比较贝叶斯分类器和决策树分类器，并在GUI界面查看运行结果。输入的命令为：EvaluatePrequential -i 1000000 -f 10000 -l bayes.NaiveBayes；EvaluatePrequential -i 1000000 -f10000 -l trees.HoeffdingTree。需要注意的是，这里使用的prequential评价方法不同于标准的交叉验证技术，这是一个在线评价方法，每次一个新实例到达，首先用新实例去测试和训练。
5. 我们也可以从ARFF文件中获得流数据，可以的数据集可以从第7部分的数据集中得到，相应的命令行如下所示：EvaluatePrequential -s (ArffFileStream -f elec.arff)。另外，我们也可以用概念转化生成流数据。
6. 如果你想继续了解MOA的使用方法，可以看教程1和教程2，以及MOS手册和数据流挖掘文档，有相应的网站链接地址。
3 Details
MOA可以实时处理大数据的流挖掘问题以及大规模的机器学习问题。MOA可以用新的挖掘算法、新的流产生器或者评价方法进行扩展，其目标是为流挖掘社区提供一个标准组建。目前，MOA可以支持流分类、流聚类、离群检测、推荐系统算法。当然，MOA也可以拓展到其他数据流挖掘任务，比如频率模式挖掘、变化检测以及概念漂移。当我们想把一个新的学习算法拓展到MOA平台时，这里提供了两种情况的解决方案，包括添加新的流分类算法及流聚类算法的两种情况。
3.1 分类
网站二级目录，主要讲述了使用GUI进行MOA分类任务，这一部分可以参考第2.1部分启动MOA。另外，此目录下还包括了命令行、分类器、流数据、使用Weka的内容。
3.1.1 命令行
网站三级目录，这一部分用讲述了在命令行使用如何使用命令运行MOA程序，详细情况请看下面几个例子。
第一个例子是用MOA项目训练一个数据流树型分类器并且创建一个模型，最终创建一个名字为model1.moa的包含决策规则的模型，其具体命令如下所示：
java -cp moa.jar -javaagent:sizeofag.jar moa.DoTask\
LearnModel -l trees.HoeffdingTree \
-sgenerators.WaveformGenerator -m 1000000 -O model1.moa
对于命令做如下简要解释，其中moa.DoTask类是在命令行运行任务的主类，他接收具有合适参数的任务名，这个任务是一个学习模型任务。对于其他的使用到的参数，做如下简要分析：
u -l 参数是指定的学习器，在这里是指数据流学习器；
u -s 参数是指定的需要学习的流数据，在这里是指生成器。WaveformGenerator是指定的，它是一个数据流生成器，能够产生一个识别三种波形的三类学习问题。
u -m 选项指定了训练学习器的最大数目，在这里为1百万。
u -O 选择指定了输出结果模型的文档
下一个例子是评价模型的精确度，具体命令如下所示：
java -cp moa.jar -javaagent:sizeofag.jarmoa.DoTask \
"EvaluateModel -m file:model1.moa \
-s(generators.WaveformGenerator -i 2) -i 1000000"
评价命令运行以后，会输出如下所示内容：
classified instances = 1,000,000
classifications correct (percent) = 84.474
Kappa Statistic (percent) = 76.711
3.1.2 分类器
网站三级目录，主要简要讲述了在MOA项目中运行的分类器，如下所示：
（1）贝叶斯分类器
NaiveBayes
Naive Bayes Multinomial
（2）决策树分类器
Decision Stump
Hoeffding Tree
Hoeffding Option Tree
Hoeffding Adaptive Tree
（3）元分类器
Bagging
Boosting
Bagging using ADWIN
Bagging using Adaptive-Size Hoeffding Trees
Preceptron Stacking of Restricted Hoeffding Trees
Leveraging Bagging
（4）功能分类器
Perceptron
SGD: Stochastic Gradient Descent
SPegasos
（5）漂移分类器
SingleClassifierDrift
另外，综述了一些静态流分类器和动态流分类器，具体内容如下所示。
（6）静态流分类器：
MajorityClass
NaiveBayes
DecisionStump
HoeffdingTree
HoeffdingOptionTree
AdaHoeffdingOptionTree
HoeffdingAdaptiveTree
OzaBag
OzaBoost
OCBoost
（7）动态流分类器：
OzaBagASHT
OzaBagADWIN
LevragingBag
Perceptron
SGD
Spegasos
SingleClassifierDrift
3.1.3 流数据
网站三级目录，综述了MOA中可用于生成流的类，总结如下所示：
（1）ArffFileStream：读取ARFF文件中的流
参数说明：
-f 加载ARFF文件
-c 数据的类索引，0表示没有，-1表示文件中最后一个属性
（2）ConceptDriftStream：将概念漂移添加到流实例的一个生成器
实例：
ConceptDriftStream -s (generators.AgrawalGenerator-f 7)
-d(generators.AgrawalGenerator -f 2) -w 1000000 -p 900000
参数说明：
-s 流
-d 概念漂移流
-p 概念漂移转化的中心位置
-w 概念漂移转化的长度
（3）ConceptDriftRealStream：
（4）FilteredStream：过滤器流
（5）AddNoiseFilter：在一个流中添加随机噪音到实例中
（6）generators.AgrawalGenerator：生成10种不同的预定义加载函数中的一种
（7）generators.HyperplaneGenerator：
（8）generators.LEDGenerator：
（9）generators.LEDGeneratorDrift
（10）generators.RandomRBFGenerator：
（11）generators.RandomRBFGeneratorDrift：
（12）generators.RandomTreeGenerator：
（13）generators.SEAGenerator：
（14）generators.STAGGERGenerator：
（15）generators.WaveformGenerator：
（16）generators.WaveformGeneratorDrift：
3.1.4 使用WEKA
到目前为止，我们很容易使用WEKA中的MOA分类器和流以及MOA中的WEKA分类器。在WEKA和MOA中使用增量式分类器最主要的不同是使用的评价方法。Weka分类器可以使用增量式和非增量式的方式，而在MOA中使用Weka分类器需要用到下面的类：
（1）WEKAClassifier：
来自WEKA中使用分类器的一个分类器，举例说明如下所示：
WEKAClassifier -l weka.classifiers.trees.J48
-w 10000 -i 1000 -f 100000
参数说明：
-l 训练分类器
-w 训练学习器窗口大小
-i 训练学习器第一个窗口大小
-f 模型建立之间的实例数目
（2）SngleClassifierDrift：
在分类器中用wrapper处理概念转移的一个类，举例说明如下所示：
SingleClassifierDrift -d EDDM
-lweka.classifiers.bayes.NaiveBayesUpdateable
参数说明：
-l 训练分类器
-d 使用的漂移检测方式，有DDM或者是EDDM
在WEKA Explorer、知识流接口或者是命令行接口中，使用weka.classifiers.meta.MOA元分类器，你能够很容易能够把MOA分类器作为增量式分类器。这个元分类器仅仅是MOA分类器的一个封装器，能将WEKA方式转化为MOA中一个。
3.2 流聚类
这一部分讲述了流聚类相关问题，主要包括数据获取和数据生成器、流聚类算法和流聚类评价方法。想要详细了解流聚类的相关内容，可参考这部分内容。
3.3 离群检测
这一部分讲述了在GUI界面中进行MOA离群检测研究的相关内容，详细了解MOA中离群检测的相关内容，可参考这部分内容。
3.4 推荐系统算法
这一部分讲述了在GUI界面中进行MOA推荐系统算法研究的相关内容，详细了解MOA中推荐系统算法的相关内容，可参考这部分内容。
4 Blog
介绍MOA项目开发的主要事件和相关文章，文章是根据发布时间由新到就排序的，感兴趣的读者可以根据自己的喜爱进行相关阅读。
5 Extensions
这一部分首先讲述了拓展MOA的方法，然后综述了新的MOA拓展及当前可以的MOA拓展，下面我们对三方面的拓展做简要分析。
（1）拓展MOA的方法
拓展的命令行方法，即java-cp extension.jar:moa.jar -javaagent:sizeofag.jar moa.gui.GUI，
（2）新的MOA拓展
网络自动聚类2（SAE2）和无标度网络分类（SFNClassife），并给出了相应网站地址。
（3）可用的MOA拓展
当前可以的MOA拓展主要包括频繁模式挖掘、分类与回归、Stream SentimentAnalysis分析，下面我们对可用的MOA拓展这几个方面做简要分析。
频率模式挖掘：
u MOA-IncMine，计算数据流中的闭频繁项，2008。
u MOA-AdaGraphMiner，从随时间变化的流中挖掘图模式，Albert Bifet。
u MOA-Moment，通过流滑动窗口挖掘闭频繁项，2004。
分类与回归：
u IBLStreams (Instance Based Learner on Streams)，在流数据上基于实例的学习器，2012。
u MOA-TweetReader，Albert Bifet。
u Classifiers & Drift Detection Methods。
u MODL split criterion and GK class summary，2012。
u iOVFDT (Incrementally Optimized Very Fast Decision Tree)，2012。
u Anytime Nearest Neighbor Classifier，2010。
u Social Adaptive Ensemble 2 (SAE2) and Scale-free Network Classifier(SFNClassifier)，网络自动聚类和无标度网络分类，2014.
流情感分析（StreamSentiment Analysis）：
u Framework for Sentiment Analysis of a Stream of Texts (2012 HarvestProject)。
5.1 MOA相关项目
网站第二级目录内容，主要介绍了与MOA相关的项目和包。
（1）ADAMS – a different take onworkflows
the Advanced Data mining And Machine LearningSystem，一个高级的数据挖掘与机器学习系统，是一个能够快速构建和维护现实中复杂的知识流的新型工作流引擎。当前最新版本为 0.4.6，有相应网站的连接地址，2014-06-23。
（2）Framework for Sentiment Analysis ofa Stream of Texts (2012 Harvest Project)
这个项目能够构建一个在线实时系统，用于分析将要带来的文本流数据，并且能够用一个小型应用程序可视化其主要特点，有相应的网站链接地址。
（3）Pocket Data Mining PDM
这个项目主要描述了在移动分布式环境中对流数据的协同挖掘算法，有相应的视频链接地址。
（4）Dariusz Brzeziński MOA extensions
这个包的主要内容是作者DariuszBrzeziński在读硕士期间编写的，主要讲述了MOA分布的一些拓展内容。这些拓展内容主要包括移除属性的过滤器、数据分块评价方法、精确加权聚类可执行算法和精确多样化聚类的可执行性。有相应网站和作者的链接地址。
（5）Thomas Lotze MOA extensions
这个MOA拓展包主要包括一个两类测试集合的预测生成器，有相应网站的链接地址。
（6）ADMIRE project
the Advanced Data Mining and Integration Researchfor Europe (ADMIRE) project，将MOA用于先进数据挖掘和集成研究的欧洲项目，有相应网站的链接地址。
6 Team
这一部分主要是MOA机器学习项目的研究人员的名单，另外目录下包括Publication和Contact两个子目录，下面简单介绍这两个子目录。
6.1 Publications
这一部分主要涵盖了MOA相关的一些发表文章，并且网页上方为几篇文章的简单PPT，想要了解MOA最新的研究成果等，你可以参考这一部分的内容。
6.2 Contact
MOA网站为用户和开发者提供了相应的论坛和邮件地址，如果你想知道更多关于MOA的相关信息，或者是有相关问题需要交流解答等，你可以参考这一部分的内容。
7 Datasets
介绍了4种数据集，并给出了下载地址。
（1）Forest Covertype数据集
UCI Machine Learning Repository Normalized Dataset,Date Donated: 1998-08-01。
（2）Poker-Hand数据集
UCI Machine Learning Repository Normalized Dataset,Date Donated: 2007-01-01。
（3）Electricity数据集
Orignianl Dataset, Normalized Dataset, DataDonated: 2004-5-31。
（4）Airlines Dataset数据集
Data Donated: 2009。
参考文献
| [1] | http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ |
| [2] | http://moa.cs.waikato.ac.nz/ |
| [3] | http://moa.cms.waikato.ac.nz/blog/ |
| [4] | https://code.google.com/p/moa/ |
| [5] | https://code.google.com/p/moa/source/checkout |