数据流分类变化的分析和检测

摘要：

针对主动挖掘和被动挖掘2种典型分类方法的特点,分析实际问题中数据流的基本变化类型及衍生的各种变化情况,证明主动挖掘方法在许多情况下无法有效工作,给出一个有效检测数据流变化的思路.采用主动学习方法,利用有限的资源可以组织高质量的类标数据,降低训练数据的需求量.

关键词：数据流、概念漂移、分布变化、主动挖掘、被动挖掘

所属期刊栏目：37

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70871057;江苏省高校自然科学研究计划基金资助项目2008DX065J

在线出版日期：2011-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：78-80