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随着信息时代的推进，在诸如网络安全、股票分析、气象监控、信用卡欺诈等领域产生大量无法长期存储的数据，这些随时间而无限增长的动......
流程挖掘是从事件日志中提取流程模型的过程。由于在线流程挖掘中的流程处于不稳定的状态,导致挖掘到的流程模型随时可能发生变化,......
随着网络化信息技术的广泛应用，大量商业数据流随之涌现，并以几何方式保持增长，具有海量性、动态性、不确定性、漂移性、噪声性等特点......
过程挖掘中漂移检测的目的是通过检测日志的变化来断定模型是否发生了改变,然而现有方法存在抽取特征量大、检测延迟及无法准确定......
概念漂移是数据流挖掘中具有挑战性的问题．当概念漂移发生后，原有分类模型的分类正确率会显著下降，因此需要及时发现并调整模型以适应......
传统特征的片面性,传统跟踪模型对于模型漂移问题检测手段和补救措施的缺乏,限制着传统跟踪算法的性能.因此,本文提出了一种残差深......
文本数据流中概念的频繁漂移导致有效信息不足,从而使得漂移检测和数据流分类准确率下降。针对该问题,引入潜在狄利克雷分布模型并......
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