计算机工程

北大核心,CA,INSPEC,JST,Pж(AJ)

国内刊号:31-1289/TP

国际刊号:1000-3428

计算机工程杂志2020年第1期:概念漂移数据流集成分类算法综述

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

查看计算机工程杂志2020年第1期

联系我们

  • 地址:上海市嘉定区澄浏公路63号
  • 电话:(021) 67092217
  • E-mail:ecice06@ecict.com.cn

咨询工作人员