基本信息

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文档摘要

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数据流中概念漂移检测与分类方法的深度探索与创新实践

一、引言

1.1研究背景

在数字化时代，数据流作为一种重要的数据形式，广泛存在于各个领域。从物联网设备产生的实时监测数据，到金融交易中的高频数据，再到社交媒体平台上用户的动态交互数据，数据流无处不在。数据流具有数据量巨大、流速快、连续性强等特点，为各领域的数据分析与决策提供了丰富的信息来源。在物联网中，传感器持续不断地采集环境数据，如温度、湿度、压力等，这些数据流为智能环境监测和调控提供了基础；在金融领域，股票交易数据、信用卡消费记录等数据流，对于风险评估、市场趋势预测等具有重要价值。

然而，数据流中存在的概念漂移问题给数据处理和分析带来了