自适应模糊决策树算法在数据流挖掘中的应用  

Application of Adaptive Fuzzy Decision Tree Algorithm in Data Stream Mining

作　　者：朱参世[1] 李响[1] 

机构地区：[1]空军工程大学工程学院,陕西西安710038

出　　处：《现代电子技术》2010年第10期63-65,68,共4页Modern Electronics Technique

摘　　要：在网络的许多应用中数据是以流的形式存在的,例如网络流、传感器数据,以及网页点击流等,分析和挖掘这类数据,可以发现某中有价值的信息。在此,针对数据流挖掘算法中出现的一些问题(如概念漂移问题),提出了一种自适应模糊决策树的优化算法。该算法对于解决处理数据流概念中的漂移问题有较好的效果。The data was existed in many applications of network as a form of stream,such as network flow,sensor data,Web click-stream and so on,some valuable information can be found by analysing and mining such data.An adaptive fuzzy decision tree optimization algorithm is proposed according to the problems（concept drift problem） of data stream mining algorithm.The method has better results for solving the concept drift processing data stream.

关 键 词：数据流 概念漂移 模糊决策树 数据挖掘 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]