基于双缓冲区的概念漂移检测方法

来源：计算机技术与发展杂志2025年第03期北京时间：

作者：李盟;温伍正宏;潘甦

摘要：在数据分析中概念漂移问题是经常发生的,这导致了模型不能适应数据分布的动态变化。 针对如何处理流数据中的概念漂移这一问题进行了研究,以提高数据分析性能。 为此,在在线序列极限学习机( OS-ELM) 与漂移检测方法(DDM)结合(DDM-OS-ELM)的基础上,提出了双缓冲区(缓冲区 A 和缓冲区 B)方法。 DDM-OS-ELM 通过结合漂移检测机制和在线序列极限学习机来处理概念漂移,这种方法在检测到概念漂移时就会触发模型更新,在检测过程中,通过双缓冲区解决概念漂移的问题。 缓冲区 A 是解决发生概念漂移后数据量不足导致无法重新训练模型这一问题;缓冲区 B收集发生概念漂移后的数据,使模型适应概念漂移后的数据分布。 实验结果表明,利用双缓冲区不仅可以减少模型更新次数,还提高了模型预测的精度。

关键词：概念漂移;双缓冲区;在线序列极限学习机;漂移检测机制;不确定数据流