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| 面向分布式漂移数据流的集成分类模型 | |
| 作者姓名： | 尹春勇 张帼杰 |
| 作者单位： | 南京信息工程大学 计算机与软件学院, 南京 210044 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61772282）。 |
| 摘 要： | 针对大数据环境下分类精度不高的问题,提出了一种面向分布式数据流的集成分类模型.首先,使用微簇模式减少局部节点向中心节点传输的数据量,降低通信代价;然后,使用样本重构算法生成全局分类器的训练样本;最后,提出一种面向漂移数据流的集成分类模型,采用动态分类器和稳定分类器的加权组合策略,使用混合标记策略标记最具代表性的样本以更... |
| 关 键 词： | 分布式 数据流 集成 分类 概念漂移 |
| 收稿时间： | 2020-08-21 |
| 修稿时间： | 2020-11-27 |
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