概念漂移数据流集成分类算法综述
来源：计算机工程杂志2020年第1期北京时间：
作者：杜诗语, 韩萌, 申明尧, 张春砚, 孙蕊
单位：北方民族大学 计算机科学与工程学院, 银川 750021
摘要：针对概念漂移数据流集成分类算法的基本概念、相关工作、适用范围及优缺点等方面进行具体阐述，重点分析突变型、渐变型、重复型和增量型集成分类算法，以及集成分类中的Bagging、Boosting、基分类器组合学习策略与在线学习、基于块的集成、增量学习关键技术，指出现阶段概念漂移数据流集成分类算法所需解决的主要问题，并对集成基分类器的动态更新与加权组合、多类型概念漂移的快速检测等研究方向进行分析和展望。
关键词：动态数据流,集成,分类,概念漂移,增量学习
基金资助：国家自然科学基金（61563001）；宁夏高等学校一流学科建设项目（NXYKXY2017A07）；北方民族大学研究生创新项目（YCX19064）。
