一种基于决策树的流数据分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910238176.3
IPC分类号：G06F16/906
申请日期：
2019-03-27
申请人：
东北大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于决策树的流数据分类方法
申请号	CN201910238176.3	申请日期	2019-03-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-07-12	公开/公告号	CN110008388A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/906	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;0;6查看分类表>
申请人	东北大学	申请人地址	辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东北大学	当前权利人	东北大学
发明人	张莉;马晶莹;杨广明
代理机构	沈阳东大知识产权代理有限公司	代理人	李运萍

摘要

本发明提供一种基于决策树的流数据分类方法，涉及数据分类技术领域。本发明步骤如下：步骤1：分类器的构建；步骤2：根据初始集成分类模型对待分类数据进行分类，得到分类结果集；当数据容器Wintmp内的数据大小满足滑动窗口大小时对当前的集成分类模型进行更新；步骤3：观察窗口内分类结果集中数据的分布状态，以该状态作为判断概念漂移是否发生的标准，完成概念漂移的检测；步骤4：获取历史数据，统计一天内数据量的增减规律；根据数据量的变化规律，获取预设时间段的数据量。步骤5：根据概念漂移检测结果和预设的数据量，对数据窗口进行扩大或缩小的操作。该方法提高了数据分类的准确率，使数据能够得到及时的处理，提高数据分类的效率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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