基本信息

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文档摘要

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分布式数据流环境下集成分类学习方法的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今大数据时代，数据量呈爆炸式增长，数据来源愈发广泛，涵盖了互联网、物联网、传感器网络等多个领域，数据形式也丰富多样，包括结构化的数据库数据、半结构化的日志数据以及非结构化的文本、图像和视频数据等。这些数据以数据流的形式持续不断地产生，如社交平台上用户的实时动态发布、电商平台的交易记录以及工业生产中传感器实时采集的数据等，其产生速度极快，规模庞大。传统的数据处理技术在面对如此大规模、高速率且持续变化的分布式数据流时，逐渐暴露出诸多局限性。例如，传统单机模型的机器学习方法在处理大规模数据时，不仅计算资源消耗巨大，