【摘 要】
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概念漂移会导致数据流分类模型的分类能力随时间发展而下降,这就要求分类模型有自适应的能力.现有的大多数自适应概念漂移的数据流分类模型往往假设数据输入分类模型得到预测
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,中南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876027,61751312,61533020)
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概念漂移会导致数据流分类模型的分类能力随时间发展而下降,这就要求分类模型有自适应的能力.现有的大多数自适应概念漂移的数据流分类模型往往假设数据输入分类模型得到预测标签之后就可以得到其真实标签,但这种假设在某些情况下是不合理的,因为数据标记往往成本高、耗时长.因此,针对数据流少量标签的问题,在考虑主动学习可能出现采样偏差的情况下,结合不确定性主动学习策略以及边界点和离群点检测方法(Boundary and Outlier Detection,BOD),提出一种新的主动学习方法ALBOD(Active Lea
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