【摘 要】
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数据流挖掘已在许多领域得到应用,概念漂移检测是数据流挖掘研究中的一个重点．目前关于数据流中的概念检测的研究虽然取得了很多成果，却没有充分考虑到数据流概念“周期性”出现的特点．针对周期性概念漂移的特点，提出了当“历史概念”重现时，利用对应的模型来对数据流进行分类的方法，从而减小模型更新的代价，加快分类预测的速度．实验证明这种方法提高了运行效率．
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院 沈阳 110004 医学影像计算教育部重点实验室 东北大学 沈阳 11
【出 处】
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NDBC2009第26届中国数据库学术会议
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数据流挖掘已在许多领域得到应用,概念漂移检测是数据流挖掘研究中的一个重点．目前关于数据流中的概念检测的研究虽然取得了很多成果，却没有充分考虑到数据流概念“周期性”出现的特点．针对周期性概念漂移的特点，提出了当“历史概念”重现时，利用对应的模型来对数据流进行分类的方法，从而减小模型更新的代价，加快分类预测的速度．实验证明这种方法提高了运行效率．
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