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摘要
摘要
流数据是随时间延续而不断到达的数据序列。概念漂移是指在流数据中潜
在的数据分布随时间推移而发生变化的现象。由于概念漂移具有不可预见性,
导致其成为流数据挖掘中一个具有挑战性的问题。在现实应用场景的流数据挖
掘任务中往往出现多种概念漂移类型同时存在的现象。目前,针对概念漂移的
研究往往无法准确识别概念漂移的类型,这使得模型在处理包含突变漂移和渐
变漂移的混合概念漂移时无法利用漂移类型的信息而导致模型适应概念漂移的
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