不平稳数据流的分类技术研究
| 摘要 | 第1-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-26页 |
| ·数据挖掘与数据流挖掘 | 第14-16页 |
| ·数据流挖掘中的分类技术 | 第16-22页 |
| ·基本概念 | 第17-18页 |
| ·分类器性能评估 | 第18-19页 |
| ·分类器的概率输出 | 第19-20页 |
| ·面临的挑战 | 第20-22页 |
| ·论文的工作与组织 | 第22-26页 |
| ·论文的工作 | 第22-23页 |
| ·论文的组织结构 | 第23-26页 |
| 第二章 相关研究 | 第26-45页 |
| ·概念与目标概念 | 第26-27页 |
| ·概念漂移 | 第27-30页 |
| ·概念漂移定义 | 第27-28页 |
| ·概念漂移学习的理论基础 | 第28-29页 |
| ·概念漂移类型 | 第29-30页 |
| ·概念漂移与数据流分类的关系 | 第30页 |
| ·概念漂移处理方法概览 | 第30-34页 |
| ·概念漂移处理系统和方法 | 第34-44页 |
| ·Stagger | 第34页 |
| ·概念版本 | 第34-35页 |
| ·FLORA 框架 | 第35-36页 |
| ·元学习方法 | 第36页 |
| ·CD 算法 | 第36-37页 |
| ·基于模糊信息网络的方法 | 第37-38页 |
| ·AQ-PM | 第38页 |
| ·SPLICE | 第38-39页 |
| ·决策树方法 | 第39-40页 |
| ·集成分类器方法 | 第40-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第三章 基于跳表的单分类器模型 | 第45-56页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·相关工作 | 第46-51页 |
| ·跳表 | 第46页 |
| ·VFDT | 第46-49页 |
| ·CVFDT | 第49-50页 |
| ·连续属性离散化 | 第50-51页 |
| ·SL_CVFDT 单分类器模型 | 第51-53页 |
| ·跳表结构 | 第51-52页 |
| ·属性值插入过程 | 第52页 |
| ·样本流出滑动窗口时跳表的删除过程 | 第52页 |
| ·最佳划分结点的选取过程 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·算法对连续属性处理的有效性 | 第53-54页 |
| ·算法的抗噪声能力 | 第54页 |
| ·连续属性个数对算法的影响 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于权重与平均概率的集成分类器模型 | 第56-74页 |
| ·引言 | 第56-58页 |
| ·相关工作 | 第58-61页 |
| ·概念漂移与训练数据集 | 第58-59页 |
| ·基于权重的集成分类器方法 | 第59-60页 |
| ·基于平均概率的集成分类器方法 | 第60-61页 |
| ·WEAP 集成分类器的设计与分析 | 第61-69页 |
| ·WEAP-I 集成分类器 | 第61-62页 |
| ·WEAP-I 集成分类器性能分析 | 第62-64页 |
| ·WEAP 集成分类器 | 第64-65页 |
| ·WEAP 集成分类器理论分析 | 第65-66页 |
| ·WEAP 的扩展 | 第66-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-73页 |
| ·实验设置 | 第69-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-74页 |
| 第五章 稳态假设下的不平衡数据流集成分类器模型 | 第74-94页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·相关研究 | 第75-83页 |
| ·不平衡学习问题 | 第75页 |
| ·不平衡学习研究进展 | 第75-81页 |
| ·AWE 集成分类器 | 第81-83页 |
| ·IMDWE 集成分类器的设计与分析 | 第83-87页 |
| ·IMDWE 集成分类器 | 第83-85页 |
| ·权重的确定策略 | 第85-87页 |
| ·复杂度分析 | 第87页 |
| ·实验分析 | 第87-93页 |
| ·实验设置 | 第87-88页 |
| ·实验结果与分析 | 第88-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 第六章 可学习假设下的不平衡数据流集成分类器模型 | 第94-112页 |
| ·引言 | 第94-95页 |
| ·相关工作 | 第95-96页 |
| ·不平衡数据集分类的基本方法 | 第95页 |
| ·不平衡数据流分类的性能评价标准 | 第95-96页 |
| ·AP 集成分类器 | 第96页 |
| ·IMDAP 集成分类器的设计与分析 | 第96-100页 |
| ·IMDAP 集成分类器 | 第96-99页 |
| ·复杂度分析 | 第99-100页 |
| ·实验分析 | 第100-111页 |
| ·实验设置 | 第100-102页 |
| ·实验结果与分析 | 第102-111页 |
| ·小结 | 第111-112页 |
| 第七章 结论与展望 | 第112-116页 |
| ·论文工作总结 | 第112-114页 |
| ·工作展望 | 第114-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-129页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第129页 |
