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文本数据流的概念漂移检测方法研究

致谢第7-8页
摘要第8-9页
abstract第9页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 引言第14页
    1.2 相关研究第14-16页
        1.2.1 数据流第14-15页
        1.2.2 分类第15页
        1.2.3 概念漂移第15-16页
    1.3 本文研究内容与组织结构第16-17页
    1.4 本章小结第17-18页
第二章 概念漂移检测相关研究综述第18-25页
    2.1 背景第18页
    2.2 数据流分类综述第18-19页
    2.3 概念漂移检测综述第19-24页
        2.3.1 定义和分类第19-20页
        2.3.2 监督概念漂移检测方法第20-22页
        2.3.3 无监督或半监督概念漂移检测方法第22-24页
        2.3.4 概念漂移检测评价指标第24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 面向文本数据流的三层概念漂移检测模型第25-41页
    3.1 引言第25页
    3.2 基础理论第25-26页
    3.3 三层概念漂移检测方法研究第26-31页
        3.3.1 基于诱因的概念漂移分类第28-29页
        3.3.2 三层概念漂移检测模型第29-31页
    3.4 算法描述及分析第31-33页
    3.5 实验分析第33-40页
        3.5.1 数据集和基准算法第33-35页
        3.5.2 阈值取值分析第35-36页
        3.5.3 实验结果第36-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第四章 基于语义的文本数据流概念漂移检测算法第41-51页
    4.1 背景第41页
    4.2 基于语义的文本数据流概念漂移检测算法第41-45页
        4.2.1 算法框架概述第42-43页
        4.2.2 算法详细步骤第43-45页
    4.3 算法描述第45-46页
    4.4 实验分析第46-50页
        4.4.1 基准数据集、基准算法及评价指标第46-47页
        4.4.2 阈值选取第47-48页
        4.4.3 算法普适性分析第48-49页
        4.4.5 不同漂移频繁程度下算法性能分析第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第五章 总结与展望第51-53页
    5.1 本文总结第51页
    5.2 展望第51-53页
参考文献第53-57页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第57-59页

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