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数据流概念漂移双窗探测方法
  • ISSN号：1002-6487
  • 期刊名称：《统计与决策》
  • 时间：0
  • 分类：N941.5[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构：[1]上海理工大学管理学院,上海200093
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（70471065）;上海市自然科学基金资助项目（06ZR14144）;上海市重点学科建设资助项目（T0502）
作者： 范瑞[1], 李星野[1]
关键词： 数据流, 概念漂移, Hoeffding不等式
中文摘要：

数据挖掘（机器学习）领域的研究重点是建立概念漂移数据（Concept—drift）下的模型，其中的核心问题就是探测器算法。文章提出了一种基于双窗的探测算法。其优点是给出了该算法的严格理论基础；有效提高挖掘效率，克服虚漂移的干扰。并且运用人工和实际数据进行实验，效果亦优于其他算法。

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期刊信息
  • 《统计与决策》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:湖北省统计局
  • 主办单位:湖北省统计局统计科学研究所
  • 主编：李明星
  • 地址：武汉市武昌区松竹路28号万达环球国际中心B座29楼
  • 邮编：430071
  • 邮箱：tjyjc@vip.163.com tjyjc3220@sohu.com
  • 电话：027-87818776 87814524
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-6487
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1009/C
  • 邮发代号:38-150
  • 获奖情况:
  • 连续四届入选全国中文核心期刊,全国首届优秀经济期刊,中国社科期刊精品数据库来源期刊,中文科技期刊数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:48658