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概念漂移数据流分类研究综述

益民 强保华 范志刚

智能系统学报Issue(2):95-104,10.
智能系统学报Issue(2):95-104,10.DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201208012

概念漂移数据流分类研究综述

A survey ofth e classification of data streams with concept drift

益民 1强保华 1范志刚2

作者信息

  • 1. 桂林电子科技大学 计算机科学与工程学院,广西 桂林 541004
  • 2. 中国科学院 上海高等研究院,上海 201203
  • 折叠

摘要

Abstract

Because the current machine learning algorithms all are an optimization procedure that aims to ensure the generalization ability based on a static learning environment in essence , classification of data streams with concept drift has brought severe challenges to machine learning .The survey consists of four aspects : introduction to data streams and concept drift, the development process and future trends ,the main research fields , and the new trends in the study field of the classification of data streams with concept drift .The existing problems are discussed at last .

关键词

大数据/概念漂移/增量学习/适应学习/数据流

Key words

big data/concept drift/incremental learning/adaptive learning/data stream

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

益民,强保华,范志刚..概念漂移数据流分类研究综述[J].智能系统学报,2013,(2):95-104,10.

基金项目

广西省可信软件重点实验室(桂林电子科技大学)开放课题资助项目( KX201118);湖南省科技计划资助项目(2010GK3047);湖南省自然科学基金资助项目(10JJ5067). ()

智能系统学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-4785

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