基本信息

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文档摘要

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上下文环境下概念漂移探测算法的深度剖析与创新研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据以前所未有的速度产生和积累，大数据技术应运而生，为各领域的发展带来了新的机遇与挑战。在大数据分析和机器学习应用中，数据分布并非一成不变，概念漂移（ConceptDrift）现象频繁出现。概念漂移指的是数据的统计特性或数据与目标变量之间的关系随时间发生变化，这种变化会导致基于原有数据训练的模型性能逐渐下降，无法准确地对新数据进行预测或分类。例如，在金融领域，市场环境的变化、政策调整等因素会使金融数据的特征和趋势发生改变，导致原有的风险预测模型不再可靠；在医疗诊断中，疾病的表现形式、流行趋势