数据流挖掘

作品数：107被引量：461H指数：12
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相关机构：国防科学技术大学合肥工业大学北京交通大学东北师范大学更多>>
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基于聚类分区的多维数据流概念漂移检测方法被引量：3
《计算机科学》2022年第7期25-30,共6页陈圆圆 王志海 
国家自然科学基金(61771058)。
对数据流中的潜在信息进行分析和利用是数据流挖掘工作的重要内容。然而,数据的分布会随着时间的推移发生变化,从而使学习假设发生更改,这就是概念漂移现象,它给数据流挖掘带来了巨大的挑战。检测数据分布的变化是一种直接且有效的概念...
关键词：数据流挖掘 概念漂移检测 K-MEANS 假设检验 直方图 
基于密度网格的概念漂移检测算法研究
《网络安全技术与应用》2017年第5期60-61,共2页崔泽林 
数据流的概念会随着时间的变化而变化,例如天气预报和网络监控。这种随时改变概念的现象叫做概念漂移。如果不处理好概念漂移不仅降低聚类的质量,并且还会导致错误的聚类结果。现有的概念漂移算法大多都依据分类算法,根据分类算法中的...
关键词：数据流挖掘 聚类 密度网格 概念漂移 
基于高斯函数的衰减因子设置方法研究被引量：4
《计算机研究与发展》2015年第12期2834-2843,共10页韩萌 王志海 原继东 
国家自然科学基金项目(61563001);国家民委科研基金项目(14BFZ008);北京市自然科学基金项目(4142042);北方民族大学科研基金项目(2013QZP02)
数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,其包含的知识会随着时间的改变而不同.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.因此,会采用时间衰减模型来挖掘数据流中的频繁模式.已有的衰减因子设计方式通常具有随机性,使得...
关键词：衰减因子 时间衰减模型 高斯函数 查全率 查准率 频繁模式挖掘 数据流挖掘 
一种基于时间衰减模型的数据流闭合模式挖掘方法被引量：16
《计算机学报》2015年第7期1473-1483,共11页韩萌 王志海 原继东 
国家自然科学基金(71061001);北京市自然科学基金(4142042);国家民委科研项目(14BFZ008)资助
数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,...
关键词：事务数据流 数据流挖掘 频繁模式挖掘 闭合模式挖掘 时间衰减模型 概念漂移 
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