国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:杜诗语, 韩萌, 申明尧, 张春砚, 孙蕊
单位:北方民族大学 计算机科学与工程学院, 银川 750021
关键词:动态数据流,集成,分类,概念漂移,增量学习
基金:国家自然科学基金(61563001);宁夏高等学校一流学科建设项目(NXYKXY2017A07);北方民族大学研究生创新项目(YCX19064)。
针对概念漂移数据流集成分类算法的基本概念、相关工作、适用范围及优缺点等方面进行具体阐述,重点分析突变型、渐变型、重复型和增量型集成分类算法,以及集成分类中的Bagging、Boosting、基分类器组合学习策略与在线学习、基于块的集成、增量学习关键技术,指出现阶段概念漂移数据流集成分类算法所需解决的主要问题,并对集成基分类器的动态更新与加权组合、多类型概念漂移的快速检测等研究方向进行分析和展望。
来源:2020年第1期
《计算机工程》期刊编辑部