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摘要
随着计算机的发展,大数据和5G时代的到来,大数据覆盖人类生活和生产的各个方面,随着数据挖掘技术不断成熟,应用也越来越广泛。随着应用领域扩大,新型非结构化数据越来越多,以数据流形式到达,因此数据流挖掘技术出现了。对于数据流分类挖掘,针对概念漂移问题引入了多重选择机制,对现有的高速数据流分类挖掘算法cvfdt进行了改进,决策树算法与统计理论相结合提出了多重选择决策树算法imprcvfdt。实验表明,改进的算法克服了cvfdt的不能检测概念漂移的问题,并且提高了分类精度和效率。
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单位宿州职业技术学院
