【摘 要】
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数据流挖掘是当前数据挖掘研究的一个热点,概念漂移检测是数据流挖掘的一个重要研究方向.虽然有不少概念漂移的探测方法，但是它们都有一些共同的缺陷：没有整体上删除冗余属性以
【机 构】
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浙江师范大学数理与信息工程学院,北京交通大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473030);浙江省自然科学基金项目(Y15F020044);浙江省自然科学青年基金项目(Q13F020006);浙江师范大学计算机软件与理论省级重中之重学科开放基金项目(ZSDZZZZXK27)
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数据流挖掘是当前数据挖掘研究的一个热点,概念漂移检测是数据流挖掘的一个重要研究方向.虽然有不少概念漂移的探测方法，但是它们都有一些共同的缺陷：没有整体上删除冗余属性以及利用外部属性去探测概念漂移（比如利用对外部数据的分类准确率）等.利用粗糙集和F-粗糙集的基本原理和基本方法，把数据流中的滑动窗口当成决策子表簇，提出了一种对数据流进行并行约简、整体删除冗余属性的方法，并运用并行约简后数据流决策子表簇中属性重要性的变化探测概念漂移现象.与传统的方法不同，新方法利用数据的内部特性对概念漂移进行探测.实验结果显示
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