本文關(guān)鍵詞：概念漂移數(shù)據(jù)流挖掘算法綜述

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)流挖掘 分類 聚類 模式挖掘 概念漂移

【摘要】：數(shù)據(jù)流是一種新型的數(shù)據(jù)模型,具有動態(tài)、無限、高維、有序、高速和變化等特性。在真實的數(shù)據(jù)流環(huán)境中,一些數(shù)據(jù)分布是隨著時間改變的,即具有概念漂移特征,稱為可變數(shù)據(jù)流或概念漂移數(shù)據(jù)流。因此處理數(shù)據(jù)流模型的方法需要處理時空約束和自適應(yīng)調(diào)整概念變化。對概念漂移問題和概念漂移數(shù)據(jù)流分類、聚類和模式挖掘等內(nèi)容進行綜述。首先介紹概念漂移的類型和常用概念改變檢測方法。為了解決概念漂移問題,數(shù)據(jù)流挖掘中常使用滑動窗口模型對新近事務(wù)進行處理。數(shù)據(jù)流分類常用的模型包括單分類模型和集成分類模型,常用的方法包括決策樹、分類關(guān)聯(lián)規(guī)則等。數(shù)據(jù)流聚類方式通常包括基于k-means的和非基于k-means的。模式挖掘可以為分類、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則等提供有用信息。概念漂移數(shù)據(jù)流中的模式包括頻繁模式、序列模式、episode、模式樹、模式圖和高效用模式等。最后詳細介紹其中的頻繁模式挖掘算法和高效用模式挖掘算法。
【作者單位】： 北方民族大學計算機科學與工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)流挖掘 分類 聚類 模式挖掘 概念漂移
【基金】：國家自然科學基金項目(61563001) 北方民族大學科研基金項目(2014XYZ13)資助
【分類號】：TP311.13
【正文快照】： 到稿日期:2016-01-18返修日期:2016-06-14本文受國家自然科學基金項目(61563001),北方民族大學科研基金項目(2014XYZ13)資助。1概述近年來數(shù)據(jù)流作為一種新型數(shù)據(jù)模型廣泛出現(xiàn)在多種應(yīng)用領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集不同,數(shù)據(jù)流具有時間順序性、快速變化、海量和潛在無限等特性。數(shù)據(jù)

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1 吳應(yīng)清;;淺論數(shù)據(jù)流挖掘[J];辦公自動化;2011年08期

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3 蔣盛益,李慶華,李新;數(shù)據(jù)流挖掘算法研究綜述[J];計算機工程與設(shè)計;2005年05期

4 孫曉華;;數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)研究[J];應(yīng)用能源技術(shù);2007年03期

5 陸億紅;;基于聚類的數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)的分析與研究[J];浙江工業(yè)大學學報;2007年03期

6 史金成;胡學鋼;;數(shù)據(jù)流挖掘研究[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2007年11期

7 張?zhí)斐?岳德君;于戈;林樹寬;谷峪;;數(shù)據(jù)流挖掘研究及其進展[J];小型微型計算機系統(tǒng);2008年12期

8 王少娟;鄭麗英;祁鳳林;;數(shù)據(jù)流挖掘研究[J];科技信息(科學教研);2008年21期

9 仵雪婷;周明建;;數(shù)據(jù)流挖掘方法研究[J];計算機與現(xiàn)代化;2010年04期

10 王大將;孫潔;;數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)研究[J];統(tǒng)計與決策;2010年07期

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1 曹波偉;李愛蘭;薛青;劉磊;;面向裝備作戰(zhàn)仿真的數(shù)據(jù)流挖掘框架的研究[A];Proceedings of 14th Chinese Conference on System Simulation Technology & Application(CCSSTA’2012)[C];2012年

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2 王濤;數(shù)據(jù)流挖掘分類方法關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學技術(shù)大學;2007年

3 尹志武;數(shù)據(jù)流挖掘若干問題的研究[D];上海交通大學;2007年

4 郭立超;數(shù)據(jù)流挖掘若干技術(shù)研究及其在電信行業(yè)的應(yīng)用[D];浙江大學;2011年

5 馮博;基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)流挖掘算法研究[D];北京郵電大學;2011年

6 吳楓;數(shù)據(jù)流挖掘若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學技術(shù)大學;2009年

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1 安靜;數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)及應(yīng)用研究[D];華北電力大學（河北）;2008年

2 管憶軍;數(shù)據(jù)流挖掘方法及其應(yīng)用研究[D];廣西民族大學;2012年

3 葉愛玲;基于多重選擇機制的概念漂移數(shù)據(jù)流挖掘算法研究[D];安徽大學;2010年

4 孫博明;一種效用模式的數(shù)據(jù)流挖掘方法[D];哈爾濱工程大學;2013年

5 錢瑞;面向數(shù)據(jù)流挖掘算法的研究與改進[D];南京郵電大學;2015年

6 孫金山;智能移動設(shè)備中數(shù)據(jù)流挖掘算法研究[D];燕山大學;2012年

7 張帆;數(shù)據(jù)流挖掘中聚類算法的研究與實現(xiàn)[D];北京林業(yè)大學;2012年

8 何相志;數(shù)據(jù)流挖掘算法研究[D];電子科技大學;2008年

9 張丹丹;面向數(shù)據(jù)流挖掘的分類和聚類算法研究[D];北京交通大學;2014年

10 鄒江波;面向數(shù)據(jù)流挖掘的集成分類模型研究[D];浙江工商大學;2013年

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