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数据挖掘（机器学习）领域的研究重点是建立概念漂移数据（Concept—drift）下的模型，其中的核心问题就是探测器算法。文章提出了一种基于双窗的探测算法。其优点是给出了该算法的严格理论基础；有效提高挖掘效率，克服虚漂移的干扰。并且运用人工和实际数据进行实验，效果亦优于其他算法。
数据流概念漂移双窗探测方法
【摘 要】
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数据挖掘（机器学习）领域的研究重点是建立概念漂移数据（Concept—drift）下的模型，其中的核心问题就是探测器算法。文章提出了一种基于双窗的探测算法。其优点是给出了该算法的严格
【机 构】
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上海理工大学管理学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2008年17期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70471065）,上海市自然科学基金资助项目（06ZR14144）,上海市重点学科建设资助项目（T0502）
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