[发明专利]一种能够处理重现的概念的检测方法

摘要

本发明公开了一种用于处理数据流中重复概念的技术方案，该方法通过比较不同时间的窗口中的数据分布来检测概念变化，同时利用一个图保存之前出现过的概念，在检测到漂移之后，首先预测图中保存的概念在此次重现的可能性大小，然后依次验证，检验当前是否发生了概念重现，仿真结果表明，本发明所提出的方法能够有效地检测突变漂移和渐变漂移，并能够发现概念重现，有效地提高了分类正确率，该发明可以应用于传感器网络异常检测、信用卡欺诈行为检测、天气预报和垃圾邮件检测等众多实际问题中。 1

主权项

1.一种能够处理重现的概念的检测方法，其特征在于：该方法主要有两个阶段组成：概念检测阶段和建立分类器阶段，检测方法包括一种了概念漂移的检测方法(Distribution‑Based Detection Method，DBDM)，该方法通过比较不同时间的窗口中的数据分布来检测概念变化，并在此基础上提出了一种检测概念重现的分类算法(Recurrent Detection and Prediction，RDP)，此方法利用一个图保存之前出现过的概念，在检测到漂移之后，首先预测图中保存的概念在此次重现的可能性大小，然后依次验证，检验当前是否发生了概念重现。其具体步骤包括如下：

(1)概念检测阶段；

基于数据分布的概念漂移的检测方法检测过程的具体步骤如下：

 

 

(2)重复概念发现及分类阶段；

用G表示用来存储概念的图，它存储的是和过去出现过的概念相关的所有实例和对应的分类器；V为图中的顶点，表示过去出现过的一个概念，它存储与这个概念对应的实例和分类器；vexnum表示当前G中的顶点数；C_n表示产生漂移后适用于新概念的分类器；B_n是一组实例，它代表可能出现的新概念；p表示漂移发生之前的概念在G中的序号。检测概念重现的分类算法的具体过程如下：