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摘要

随着通信技术的快速发展，产生了大量动态更新的数据，称为流数据。与静态

数据相比，流数据具有动态性、无限性和变化性等特点，给数据挖掘模型带来了一

系列挑战。随着外部环境或数据源的改变，数据流分布可能会发生变化，即发生概

念漂移；样本类别数量也可能动态变化，即发生概念演化。国内外众多学者在概念

漂移检测方面已经做了许多探索，本文重点研究概念演化检测问题。流数据概念演

化形式通常包括新类出现、已知类消失、类别循环（类从数据流中消失很长时间后

重新出现）等，这使得在原有数据上训练的模型不再适用于演化后