2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的逐步成熟,它在各行業(yè)中的應(yīng)用也越發(fā)廣泛,尤其是銀行業(yè)、零售業(yè)、交通運輸行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為了重點支柱性技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來的技術(shù)革命,越來越被人們所關(guān)注。
   研究者們圍繞數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)展開了多角度,深層次的研究,使得數(shù)據(jù)挖掘在短短十幾年中不斷成熟,已經(jīng)形成了多種數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),很多大型數(shù)據(jù)庫中也已經(jīng)融合了數(shù)據(jù)挖掘功能。
   隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展,人們發(fā)現(xiàn)

2、了很多新型的數(shù)據(jù)形式,如Web文本挖掘、多媒體挖掘、圖像挖掘、數(shù)據(jù)流挖掘等。其中,隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷深入,越來越多的數(shù)據(jù)都需要能夠獲得及時地、在線地進(jìn)行處理,因此,數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。但是,由于數(shù)據(jù)流本身具有無限性、時變性、高速性等特點,使得對數(shù)據(jù)流的挖掘比傳統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)挖掘要難。數(shù)據(jù)流性要求算法必須對在一次掃描的同時就能夠獲得知識,因為,數(shù)據(jù)流是無限到達(dá),對舊的數(shù)據(jù)再次取出掃描的成本開銷非常大;數(shù)據(jù)流的時變性又常常伴隨著概念漂移問題

3、,因此,單一的分類或聚類算法無法滿足精度的要求;數(shù)據(jù)流的高速性對算法的運行效率是實時性提出了巨大的挑戰(zhàn)。
   目前國際上對數(shù)據(jù)流的挖掘主要方法有分類和聚類。其中分類方法應(yīng)用比較廣泛。數(shù)據(jù)流分類挖掘主要有兩種思想,一類是利用集成思想,將多個基礎(chǔ)分類器集成為分類器系綜的形式,再根據(jù)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分類預(yù)測動態(tài)地采用不同的分類器進(jìn)行分類;另一類是引入信息增益的決策樹算法,主要的算法有VFDT和CVFDT。VFDT算法是決策樹在數(shù)據(jù)流挖

4、掘領(lǐng)域的一次重大的改進(jìn),它使得數(shù)據(jù)流挖掘算法更加簡潔,也讓數(shù)據(jù)流的在線分析變得更加方便,但是VFDT算法沒有考慮到概念漂移問題。概念漂移是數(shù)據(jù)流分類挖掘中的一個難點,它是伴隨著數(shù)據(jù)流的時變性而產(chǎn)生的。CVFDT就是針對這一問題的VFDT改進(jìn)算法。
   本文重點研究了數(shù)據(jù)流分類挖掘中存在的概念漂移問題,并在CVFDT算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提出一種多重選擇決策樹算法mCVFDT。該算法將多重屬性的選擇機(jī)制加入到節(jié)點結(jié)構(gòu)中來,克服了

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