面向概念漂移的数据流分类研究分析

王军; 刘三民; 刘涛

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面向概念漂移的数据流分类研究分析

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随着大数据、物联网技术应用不断深入,数据流产生场景逐渐增多,对数据流分类挖掘成为研究热点.数据流具备时序特性,存在概念漂移现象,导致传统数据流分类模型无法直接迁移到新环境.文中首先分析集成学习、增量学习在具有概念漂移的数据流分类中的应用研究,同时讨论了如何利用主动学习、半监督学习和迁移学习解决数据流分类中样本标注难题.最后对具有概念漂移的数据流分类存在问题及发展趋势进行分析,提出进一步研究方向.

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来源
《绵阳师范学院学报》 |2017年第5期|80-89,118|共11页
作者
王军; 刘三民; 刘涛;
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作者单位

安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000;

安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000;

安徽工程大学计算机与信息学院,安徽芜湖241000;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
数据流分类; 概念漂移; 增量学习; 集成学习; 主动学习; 迁移学习;

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