【摘 要】
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数据流是一种新型的数据模型，具有动态、无限、高维、有序、高速和变化等特性。在真实的数据流环境中，一些数据分布是随着时间改变的，即具有概念漂移特征，称为可变数据流或概念漂
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金项目（61563001）,北方民族大学科研基金项目（2014XYZ13）资助.
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数据流是一种新型的数据模型，具有动态、无限、高维、有序、高速和变化等特性。在真实的数据流环境中，一些数据分布是随着时间改变的，即具有概念漂移特征，称为可变数据流或概念漂移数据流。因此处理数据流模型的方法需要处理时空约束和自适应调整概念变化。对概念漂移问题和概念漂移数据流分类、聚类和模式挖掘等内容进行综述。首先介绍概念漂移的类型和常用概念改变检测方法。为了解决概念漂移问题，数据流挖掘中常使用滑动窗口模型对新近事务进行处理。数据流分类常用的模型包括单分类模型和集成分类模型，常用的方法包括决策树、分类关联规则等
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