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为了克服数据流概念漂移现象对分类模型的影响，提高数据流分类准确率，提出了一种基于概念漂移检测算法的数据流分类模型。针对不同概念漂移类型使用不同的方法进行检测，该模型通过对概念漂移进行监控，从而有效控制分类模型的更新频率，做到有的放矢地更新分类器模型，提高分类模型的分类性能。通过使用两种不同的数据集进行实验，并与传统分类模型进行比较，验证了该模型的有效性和正确性。