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1、合肥工业大学硕士学位论文基于窗口机制的概念漂移数据流分类算法研究姓名：朱群申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：胡学钢2011-04基于窗口机制的概念漂移数据流分类算法研究摘要随着信息科技的快速发展，很多应用领域产生了大量的现实数据。如网络安全、股票分析、电子商务、气象监控等领域。在这些数据中可能隐含着丰富的、有价值的、亟待挖掘的信息，并且人们对这些信息的需求也变得越来越迫切，这无形中都推动了数据流研究的快速发展。数据流中的数据普遍具有快速性、连续性、多变化和无限性等特点，且概念漂移现象常常出现。这使得建立在原始数据集上的模型不再适应
2、，从而给传统分类问题提出了极大的挑战。为此，本文针对概念漂移问题展开了一系列的研究，主要工作如下：（1）概述概念漂移数据流处理普遍存在的问题，分析已有算法在处理概念漂移问题时存在的优缺点。（2）数据流的快速性等特性对模型的时空性能有更高的要求。针对此问题，研究并提出了一种基于单窗口的概念漂移数据流分类算法SWCDS。该算法采用随机森林作为基础模型，使用滑动窗口机制检测概念漂移，并根据检测结果动态地调整分类器模型使其更适应新概念数据。实验表明：与已有的代表性的概念漂移数据流分类算法相比，该算法在保证时空性能的同时具有较优的分类精度和抗燥性。（3）
3、单窗口机制中窗口值较大有利于低漂移率的数据流处理，却不适应新的目标函数；窗口值较小能快速地适应概念漂移，却常常由于实例不足导致学习不充分。针对此问题，设计并提出了一种基于双层窗口的概念漂移数据流分类算法DWCDS。该算法采用SWCDS算法中的随机森林作为基础模型，利用双层窗口机制周期性地检测滑动窗口中流数据分布的变化，并动态地更新模型以适应概念漂移。实验表明：双层窗口机制比单窗口具有更优的漂移检测能力。（4）基于以上工作，设计并实现了概念漂移数据流分类系统DWCDS，该系统集成了SWCDS与DWCDS两种算法，为概念漂移数据流分类提供了一个实验
4、平台。关键词:数据流；分类；概念漂移；随机森林Window-basedClassificationAlgorithmsforConceptDriftingDataStreamsABSTRACTWiththedevelopmentofinformationtechnology,lotsofdataaregeneratedinthenumerousapplicationfields,suchasnetworksecurity,stockanalysis,e-commerceandweathermonitoring.Inthesedata,abund
5、antandvaluableinformationishiddenandneededtobeminedurgently.Motivatedbythis,moreandmoreattentionsarefocusedonthelearningfromdatastreams.Datastreamspresentnewcharacteristicsasbeingfast,continuous,high-volume,open-ended,andconceptdrifting.Itishenceachallengeformosttraditionalc
6、lassificationalgorithms.However,ourworkisfocusedontheclassificationofconceptdriftingdatastream,andmaincontributionsareasfollows:(1)Someproblemsindatastreamsarefirstsummarized,andthentherelatedworkontheclassificationofconceptdriftingdatastreamsarereviewedandanalyzed.(2)Inthis
7、thesis,afixed-window-basedclassificationalgorithmfordatastreamswithconceptdrifts(namedSWCDS)isfirstproposedtoadaptnewcharacteristicsofdatastreams.InSWCDS,randomforestsofdecisiontreesareselectedasthebaseclassifiers.Meanwhile,aslidingwindowmechanismisutilizedtodetectconceptdri
8、fts,andtheclassifiermodelisupdateddynamicallytoadapttoconceptdrifts.Extensi
