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    基于遷移學習的數據流分類研究綜述

    周勝; 劉三民 安徽工程大學計算機與信息學院; 安徽蕪湖241000
    • 數據流分類
    • 概念漂移
    • 集成學習
    • 遷移學習

    摘要:數據流分類作為數據挖掘領域中的一個重要分支,能夠獲取數據流中有價值的信息,已成為當下研究熱點之一.由于數據流固有特性導致傳統的數據流分類方法面臨較多難題,如樣本標注和概念漂移等.本文分析了增量式和集成式的數據流傳統分類方法的優缺點,在此基礎上闡述遷移學習在數據流分類中的可行性和當前的研究進展,歸納出基于遷移學習的數據流分類研究的主要關鍵問題,指出進一步研究方向.

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