【摘 要】
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随着网络通信、计算机科学与信息技术的发展，数据流作为一种新的数据形式在金融数据分析、网络监控、电信数据处理与传感器网络等领域有着广泛的应用。它们数量庞大并蕴含着丰
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随着网络通信、计算机科学与信息技术的发展，数据流作为一种新的数据形式在金融数据分析、网络监控、电信数据处理与传感器网络等领域有着广泛的应用。它们数量庞大并蕴含着丰富的信息亟待挖掘。相对于静态数据，数据流具有连续性、快速性、无限性和变化性的特点，这给传统算法和应用系统都带来了巨大的挑战。尤其是数据流中隐含的概念漂移现象大大增加了数据流上研究工作的难度。本文主要针对数据流上的概念漂移问题做了以下工作：(1)介绍了数据流的定义、特点及数据流挖掘模型的特点，概述了处理概念漂移数据流的技术与方法。(2)针对数据流中的概念漂移检测问题，提出了一种基于混合集成方法的数据流概念漂移检测方法WE-DTB。该模型以C4.5为基分类器建立集成模型，利用朴素贝叶斯分类器降低噪音影响，利用典型的Hoeffding Bounds和μ检验来进行数据流环境下的概念漂移检测。实验结果表明，与其它集成模型相比，WE-DTB能够有效检测概念漂移且具有较好的分类精度以及时空性能。(3)实现了AP，AE与WE-DTB三大数据流分类算法，并成功的将这三大算法配合Hoeffding Bounds，μ检验和DDM三个典型的概念漂移检测机制集成到了数据流分类原型系统PSDSC中。利用该系统，可以在相同的平台下比较不同数据流分类算法间的性能差异。
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