概念漂移是流数据挖掘领域中的一个重要且具有挑战性的难题.然而,目前的方法大多仅能够处理线性或简单的非线性映射,深度神经网络虽然有较强的非线性拟合能力,但在流数据挖掘任务中,每次只能在新得到的1个或一批样本上进行训练,学习模型难以实时调整以适应动态变化的数据流.为解决上述问题,将梯度提升算法的纠错思想引入含概念漂移的流数据挖掘任务之中,提出了一种基于自适应深度集成网络的概念漂移收敛方法(concept drift convergence method based on adaptive deep ensemble networks,CD_ADEN).该模型集成多个浅层神经网络作为基学习器,后序基学习器在前序基学习器输出的基础上不断纠错,具有较高的实时泛化性能.此外,由于浅层神经网络有较快的收敛速度,因此所提出的模型能够较快地从概念漂移造成的精度下降中恢复.多个数据集上的实验结果表明,所提出的CD_ADEN方法平均实时精度有明显提高,相较于对比方法,平均实时精度有1%~5%的提升,且平均序值在7种典型的对比算法中排名第一.说明所提出的方法能够对前序输出进行纠错,且学习模型能够快速地从概念漂移造成的精度下降中恢复,提升了在线学习模型的实时泛化性能.
大数据时代,流数据大量涌现.概念漂移作为流数据挖掘中最典型且困难的问题,受到了越来越广泛的关注.集成学习是处理流数据中概念漂移的常用方法,然而在漂移发生后,学习模型往往无法对流数据的分布变化做出及时响应,且不能有效处理不同类型概念漂移,导致模型泛化性能下降.针对这个问题,提出一种面向不同类型概念漂移的两阶段自适应集成学习方法(two-stage adaptive ensemble learning method for different types of concept drift,TAEL).该方法首先通过检测漂移跨度来判断概念漂移类型,然后根据不同漂移类型,提出“过滤-扩充”两阶段样本处理机制动态选择合适的样本处理策略.具体地,在过滤阶段,针对不同漂移类型,创建不同的非关键样本过滤器,提取历史样本块中的关键样本,使历史数据分布更接近最新数据分布,提高基学习器有效性;在扩充阶段,提出一种分块优先抽样方法,针对不同漂移类型设置合适的抽取规模,并根据历史关键样本所属类别在当前样本块上的规模占比设置抽样优先级,再由抽样优先级确定抽样概率,依据抽样概率从历史关键样本块中抽取关键样本子集扩充当前样本块,缓解样本扩充后的类别不平衡现象,解决当前基学习器欠拟合问题的同时增强其稳定性.实验结果表明,所提方法能够对不同类型的概念漂移做出及时响应,加快漂移发生后在线集成模型的收敛速度,提高模型的整体泛化性能.
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