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摘要
随着大数据时代的到来，流数据应用范围日益扩大。多数情况下流数据在非平
稳环境中收集，具有无限性、时序性、动态演化性和不可再现性等复杂特征，给流
数据挖掘的建模和实现等带来挑战。由于流数据的时序特性，可能导致流数据随时
间以不可预见的方式变化，如：流数据中数据分布随时间发生变化，即发生概念漂
移；流数据中目标类别随时间发生改变，即发生概念演化。针对非平稳环境中流数
据存在的概念漂移及演化问题，本文提出基于决策树的概念漂移及概念演化加速适
应方法，提高在线学习模型的实时响应速度以及在线学习效率，
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