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概念漂移数据流集成分类算法综述

杜诗语; 韩萌; 申明尧; 张春砚; 孙蕊 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 

摘要: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。

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