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期刊论文
数据流概念漂移双窗探测方法
数据流概念漂移双窗探测方法
来源 :统计与决策 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kenshingob
【摘 要】
:
数据挖掘(机器学习)领域的研究重点是建立概念漂移数据(Concept—drift)下的模型,其中的核心问题就是探测器算法。文章提出了一种基于双窗的探测算法。其优点是给出了该算法的严格
【作 者】
:
范瑞
李星野
【机 构】
:
上海理工大学管理学院
【出 处】
:
统计与决策
【发表日期】
:
2008年17期
【关键词】
:
数据流
概念漂移
Hoeffding不等式
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(70471065),上海市自然科学基金资助项目(06ZR14144),上海市重点学科建设资助项目(T0502)
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数据挖掘(机器学习)领域的研究重点是建立概念漂移数据(Concept—drift)下的模型,其中的核心问题就是探测器算法。文章提出了一种基于双窗的探测算法。其优点是给出了该算法的严格理论基础;有效提高挖掘效率,克服虚漂移的干扰。并且运用人工和实际数据进行实验,效果亦优于其他算法。
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