隱含概念漂移的數(shù)據(jù)流分類算法研究.pdf

1、電信、網(wǎng)絡(luò)等眾多應(yīng)用領(lǐng)域存在著大量的數(shù)據(jù)流，其具有快速性、連續(xù)性、多變性及無限性等特性。數(shù)據(jù)流中存在大量的有用信息，因而從數(shù)據(jù)流中挖掘出未知的、有價(jià)值的模式或規(guī)律將對網(wǎng)絡(luò)安全、企業(yè)決策等產(chǎn)生重大影響。數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)的潛在應(yīng)用是十分廣泛的，從政府管理決策、商業(yè)經(jīng)營決策和信息安全等很多領(lǐng)域都可以找到數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)的應(yīng)用。然而，由于概念漂移現(xiàn)象的影響，使得經(jīng)典的挖掘方法不再適用。因此，研究快速的、精確的、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流挖掘系統(tǒng)具有較高的理論價(jià)值

2、和應(yīng)用前景。 概念漂移的頻度可以看作是概念漂移中部分概念重現(xiàn)次數(shù)，本文研究了基于頻度的概念漂移的特點(diǎn)，以及低頻概念對分類時(shí)空性能的影響，提出對基于頻度的概念漂移進(jìn)行檢測的算法和對其中的低頻概念進(jìn)行消減的算法LFCR。 本文主要研究內(nèi)容如下： (1)概述了數(shù)據(jù)流挖掘產(chǎn)生與發(fā)展，分析了相關(guān)算法及存在的問題。 (2)研究了經(jīng)典的分類算法，分析了數(shù)據(jù)流分類所面臨的問題。分析了概念漂移對數(shù)據(jù)流分類的影響，對適合于隱