数据流挖掘

作品数：107被引量：461H指数：12
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面向特征演化数据流的增量学习方法研究
《重庆工商大学学报(自然科学版)》2025年第1期94-104,共11页陈燕菲 刘三民 
安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH050972,KJ2021A0516,KJ2019ZD15);安徽省自然科学基金项目(2108085MF213).
目的特征演化数据流的特征空间随时间推移而动态变化,传统增量学习方法囿于固定特征空间的假设,无法直接应用于特征演化数据流的学习场景,因此针对挖掘特征演化数据流时面对的分类模型与当前数据特征不匹配而失效、模型预测性能受噪声...
关键词：数据流挖掘 特征演化 增量学习 动态数据流 集成学习 
一种用于异常数据流挖掘的改进Apriori算法研究
《计算机仿真》2025年第1期480-484,共5页金兰 陈荆亮 
2021年湖北高校一流本科课程(2021SA01);湖北高校省级教学研究项目(2022286);湖北省高等学校科技创新计划重点项目(D20201402)。
Apriori算法需要多次扫描数据库,算法运行时间长,不利于实际应用,导致现阶段的异常流数据挖掘存在准确度低、时间长等问题,为此提出一种用于异常数据流挖掘的改进Apriori算法。通过压缩矩阵改进Apriori算法,并通过改进Apriori算法获取...
关键词：异常数据流挖掘 局部离群因子 压缩矩阵 
类不平衡的特征演化流在线学习方法
《计算机工程》2024年第9期92-103,共12页陈燕菲 刘三民 
安徽省自然科学基金(2308085MF220);安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH050972,KJ2021A0516)。
特征演化流是指特征空间以任意形式动态变化的数据流,其中同时存在数据类别分布不平衡的现象,这给数据流分类任务带来巨大挑战。在线学习是数据流挖掘的有效工具之一,但目前鲜有在线学习框架可同时处理数据流中特征演化和类不平衡问题...
关键词：数据流挖掘 特征演化 类不平衡 在线学习 代价敏感学习 
大数据环境下数据流挖掘算法的研究与实现
《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》2024年第7期0167-0171,共5页李衍辉 
在当今大数据时代,数据流已成为信息获取与传输重要形式。数据流挖掘是从连续不断的数据流中发现有用信息和知识的过程,它对于实时监控、决策支持、趋势预测等领域具有不可替代作用。随着数据量激增和数据流速加快,传统数据挖掘方法已...
关键词：大数据 数据流挖掘 算法研究 
基于实时数据流特征提取的设备能耗异常识别算法研究
《自动化技术与应用》2024年第3期74-77,共4页杨婧 辛明勇 宋强 
电力设备局部放电能耗异常,会产生连锁反应导致出现重大故障情况,威胁设备运行安全,为此研究一种基于实时数据流特征提取的设备能耗异常识别算法。采集设备实时状态,利用双层可视窗口对多组设备数据流聚类分析,设备状态间满足马尔科夫...
关键词：数据流挖掘 特征提取 设备能耗异常 局部放电 马尔科夫链 
传感器网络高维异常数据流动态挖掘算法设计被引量：1
《传感器世界》2023年第11期34-39,共6页宁晓虹 
基于网络自主学习平台的图形图像处理课程线上线下混合教学模式创新研究与实践(No.22GYB054)。
常规的传感网络异常数据流挖掘规则一般设置为独立形式,规则缺少交互过程,受到数据高维度的干扰,使得动态挖掘测算的覆盖范围受限制,且传感网络生成的数据量庞大,导致挖掘测算平均执行时间延长。因此,提出一种针对传感器网络高维异常数...
关键词：高维传感器 网络异常 异常数据 数据流挖掘 动态挖掘 算法设计 
基于滑动窗口的数据流高效用模糊项集挖掘被引量：1
《南京师大学报（自然科学版）》2023年第1期120-129,共10页单芝慧 韩萌 韩强 
国家自然科学基金项目(62062004、61862001);宁夏自然科学基金项目(2020AAC03216)。
高效用项集挖掘可以提供有趣的结果集,但并不能提供单个项的数量,因此,本文提出了高效用模糊项集.但是,现实世界的数据是不断出现的,需要实时处理新到来的数据.为解决当前高效用模糊项集不能处理数据流的问题,又提出了模糊效用列表(fuzz...
关键词：数据流挖掘 滑动窗口 高效用项集挖掘 模糊效用 效用列表 
基于双层采样的主动式数据流挖掘方法
《天津理工大学学报》2022年第6期52-57,共6页张匡燕 刘三民 李京阳 
安徽省自然科学基金资助项目(1608085MF147);安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2019ZD15)。
为解决传统数据流分类算法难以解决动态数据流环境中概念变化和样本标注等难题,根据主动学习原理,提出基于双层采样的主动式数据流挖掘方法。该方法的采样策略分别基于学习模型的改变期望和误差缩减两个方面设计实现,选择出具有代表性...
关键词：数据流挖掘 主动学习 聚类分析 概念漂移 样本标注 
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 
基于滑动窗口模型的数据流闭合高效用项集挖掘被引量：15
《计算机研究与发展》2021年第11期2500-2514,共15页程浩东 韩萌 张妮 李小娟 王乐 
国家自然科学基金项目(62062004);宁夏自然科学基金项目(2020AAC03216);北方民族大学研究生创新项目(YCX20077)。
从数据流中挖掘高效用项集是一项具有挑战性的任务,因为传入的数据必须在时间和存储内存约束下进行实时处理.数据流挖掘通常会产生大量冗余的项集,为了减少这些无用的项集数量且保证无损压缩,需要挖掘闭合项集,它可以比全集高效用项集...
关键词：模式挖掘 数据流挖掘 闭合高效用项集 滑动窗口 效用列表 
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