数据流概念漂移处理方法研究综述 - 陈志强; 韩萌; 李慕航; 武红鑫; 张喜龙 (计算机科学, 2022)
TP391; 目前非稳态数据流中的概念漂移愈来愈呈现出不同速度、不同空间分布的趋势,给数据挖掘、机器学习等诸多领域带来了极大的挑战.近二十年来,许多致力于在非稳态数据流中处理概念漂移的技术方法被提出.从一种新颖的角度,分别针对主动检测的显式方法和被动自适应的隐式方法对目前的概念漂移处理技术方法进行了全面的阐述.首先,从处理某一特定类型和多种类型的概念漂移的角度对主动检测方法进行了分析,并从单学习器和集成学习的角度对被动自适应方法进行了分析;其次,对诸多概念漂移处理方法的对比算法、学习模型、适用漂移类型、算法的优缺点进行了全面总结;最后给出了未来的研究方向,包括类不平衡的数据流概念漂移处理方法、含新颖类的概念漂移数据流处理方法、含噪声的数据流概念漂移处理方法等方面.