在数据流分类大环境中,数据量级不断增大,数据样本对应的概念也在不断发生变化,这不但产生"概念漂移",数据类别分布不平衡的现象也出现愈发频繁。面对这些问题,为了快速察觉到数据分布的变化,及时调整分类模型以适应新的数据分布,针对在类别不平衡环境中的不同类型的概念漂移,设计利用部分标记数据给出不同判定方式以及分类模型再构建。实验结果显示新模型有较好的性能。
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