计算机应用

作者：陈志强, 韩萌, 武红鑫, 李慕航, 张喜龙

单位：北方民族大学 计算机科学与工程学院，银川 750021

关键词：数据流,概念漂移,漂移检测,滑动窗口,分段加权机制

基金：国家自然科学基金资助项目(62062004);宁夏自然科学基金资助项目(2022AAC03279)

针对现有漂移检测方法无法平衡检测延迟、误报与漏报以及时空效率等问题，提出一个新的阶段转换阈值参数，在概念漂移检测中引入包含“稳定阶段-警告阶段-漂移阶段”的分段加权机制，对实例分阶段地赋予权重，并将该机制应用在双层滑动窗口中；然后基于Hoeffding不等式提出一种分段加权的概念漂移检测方法（MSDDM）。在人工数据集上，相较于FHDDM、HDDM等漂移检测方法，MSDDM能够更快地检测出突变与渐变概念漂移，同时又能保持较低的误检率与漏检率；在真实数据集上，MSDDM相较于其他方法在大部分情况下都具有最高的分类准确率。实验结果表明，MSDDM能够以较高的漂移检测性能和较优的时空效率检测出数据流中的概念漂移。

来源：2023年第3期

《计算机应用》期刊编辑部

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