传统的数据流分类技术通常需要大量的全标注训练样本来构建分类器,代价昂贵且比较耗时。但在现实生活中,数据流中的数据大多是未标注的,这使得传统的流分类技术缺乏实用性。针对该问题,近年来,基于半监督的数据流分类技术有了一定的发展,有些研究者提出了采用部分标记的样本或仅标记的少量正例样本以及大量的未标记样本来构建基分类器进行数据流分类。虽然这些方法降低了人工标记样本的代价,但仍需要用户提供一定量的标注样本。针对文本数据流分类问题,为了进一步减轻人工标记样本的负担,本文提出了一种使用与主题类别相关的关键词进行文本流分类的新方法,本方法不需要人工对训练样本进行标记。本研究的主要思想如下:首先通过关键词和大量的未标记文档构建基分类器,然后使用分类器集成算法对文本流中的数据进行分类。在构建分类器阶段,关键词通过语义扩展后用来对初始的正例样本进行标注。在分类阶段,待测样本的类别通过加权多数投票算法来预测。本文还对文本流中的概念漂移进行了学习,研究了因用户兴趣的改变而出现的概念漂移现象,用户提供的关键词决定了当前的用户兴趣和目标概念,用户兴趣发生改变时,概念漂移也随之发生。本研究主要模拟了概念逐渐漂移和概念突变漂移的常见场景,并与无概念漂移的场景做了对比分析。实验结果表明,在不使用人工标记的训练样本条件下,本文提出的基于关键词的分类方法能够构建性能较好的分类器。与基于正例和未标记样本的PU分类器学习方法性能非常接近。本文采用的分类器集成方法能快速检测文本流中的概念漂移,并能很好地适应概念漂移。多次实验结果也显示出基于集成的分类算法的平均F₁和Accuracy值要比基于single window的分类算法好。本文提出的文本流分类方法不需要人工标记训练文档,具有很好的现实意义。