动态数据流集成分类算法综述
刘允峰1
佟季萱1
叶应图2
1.渤海大学,信息科学与技术学院,辽宁锦州 1210132.中国石油大学,信息科学与工程学院,北京 102249
摘要：数据流分为静态数据流和动态数据流,但因数据的情况越来越复杂,动态数据流已经遍布我们的生活.针对动态数据流中的不平衡数据流、概念漂移数据流及噪声数据流的基本概念、算法特点、相关工作及优缺点等方面进行了分析和阐述,同时对三类动态数据流的传输特点、适用方法及集成分类算法展开了介绍与对比,并对突变、增量、重复及渐变的概念漂移类型展开了研究,以及集成分类中常用的Boosting和Bagging方法进行了深度研究,指出了现阶段动态数据流集成分类算法所需要解决的主要问题,此外,针对多种类概念漂移、复合动态数据流及集成基分类器的动态加权等提供了多个可扩展性研究方向,并进行了分析和展望.
关键词：不平衡概念漂移噪声集成分类综述
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：62172057(No)202110167817(No)
论文发表日期：2023-03-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 79-91 )
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