分段加权的概念漂移检测方法

摘要：

针对现有漂移检测方法无法平衡检测延迟、误报与漏报以及时空效率等问题,提出一个新的阶段转换阈值参数,在概念漂移检测中引入包含"稳定阶段-警告阶段-漂移阶段"的分段加权机制,对实例分阶段地赋予权重,并将该机制应用在双层滑动窗口中;然后基于Hoeffding不等式提出一种分段加权的概念漂移检测方法(MSDDM).在人工数据集上,相较于FHDDM、HDDM等漂移检测方法,MSDDM能够更快地检测出突变与渐变概念漂移,同时又能保持较低的误检率与漏检率;在真实数据集上,MSDDM相较于其他方法在大部分情况下都具有最高的分类准确率.实验结果表明,MSDDM能够以较高的漂移检测性能和较优的时空效率检测出数据流中的概念漂移.

关键词：数据流、概念漂移、漂移检测、滑动窗口、分段加权机制

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;宁夏自然科学基金资助项目;宁夏自然科学基金资助项目

在线出版日期：2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：776-784