倾斜数据流中正例样本的漂移检测方法

• 作者: 张娟 张玉红 胡学钢
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 概念漂移 倾斜数据流 重采样 分类 正类
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 545-550
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4137字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1210006

摘要

倾斜数据中普遍存在概念漂移,而已有数据流概念漂移检测方法多假设类分布是平衡的,难以用于倾斜数据流.为此,提出了一种基于正例分布的倾斜数据流概念漂移检测方法CDPSD.首先采用改进的重采样方法,避免将不同概念的实例采样到同一数据块中,并构建分类器；再通过检测正例而非所有实例的类分布变化进行概念漂移的检测及分类器更新.实验表明,CDPSD能及时检测到倾斜数据流中的概念漂移,并快速更新分类模型,提高了正类样本的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡学钢	合肥工业大学计算机与信息学院	314	3156	27.0	39.0
2	张玉红	合肥工业大学计算机与信息学院	32	260	10.0	14.0
3	张娟	合肥工业大学计算机与信息学院	14	121	6.0	10.0