基于概念漂移检测的数据流频繁模式挖掘算法探讨

增加了概念漂移类型的判别工作和不同类型的漂移适应工作，从而使DLVSW-CDTD算法不仅能够适应同时具有突变型概念漂移和渐变型概念漂移的复杂数据流，而且能够在挖掘频繁模式的过程中有针对性的进行漂移适应。实验结果表明，本文所提出的DLVSW-CDTD算法能够有效利用嵌套的双层窗口检测出数据流中不同类型的概念漂移，同时对窗口大小进行调整，并且对发生漂移的数据进行不同的衰减加权处理从而达到漂移适应的目的。

参考文献（略）