本文提供了四种文本漂移生成方法，以便生成带有标记漂移的数据集，并使用增量分类器测试它们恢复漂移的能力。结果表明，所有方法在漂移后性能都有所下降，增量支持向量机在准确性和宏 F1 得分方面运行速度最快，恢复了之前的性能水平。

Mar, 2024

本文针对数据流中的概念漂移进行了相关研究，分析法检测，理解和适应等漂移技术的发展趋势，并建立了一个包含三个主要组件的漂移学习框架：概念漂移检测，概念漂移理解和概念漂移适应。同时，本文还列举和讨论了 10 个流行的合成数据集和 14 个公共基准数据集，以评估处理概念漂移的学习算法的性能，涵盖和讨论了概念漂移相关的研究方向。通过提供最新的知识，本综述将直接支持研究人员对概念漂移学习领域的研究发展的理解。

Apr, 2020

在线学习中，适应漂移数据流是一个重要挑战。本文提出了一种基于局部性和尺度的概念漂移分类方法，并构建了一套 2760 个基准问题，用于评估不同难度级别的漂移检测器。通过对 9 种前沿漂移检测器的综合评估，揭示了它们的优势和弱点，并为未来的研究提供了策略。研究结果还表明漂移的局部性如何影响分类器性能，并提出了不同漂移类别的恢复时间最小化策略。最后，总结了对未来概念漂移研究的经验教训和建议。

Nov, 2023

本文提供了对无监督数据流中概念漂移的文献综述，主要关注概念漂移的检测和定位方法，并提供了对各种方法的系统性比较和在真实场景中的使用指南。另外，本文还探讨了解释概念漂移的新兴话题。

Oct, 2023

本研究提出了一种可靠的端到端框架，用于大型任务导向对话系统中模型无关变点检测和解释，并通过模拟对话系统中的客户请求，评估了该方法并展示了其效果。

May, 2023

研究了如何通过模型重用应对数据流中的概念漂移问题，为每个模型赋予权重，并根据模型性能自适应调整权重，在合成和真实数据集上进行实验验证方法的优越性。

Sep, 2018

本研究提出了一个全面的概念漂移类型的分类法并支持定量分析，从而为解决这一问题提供了基础。

Nov, 2015

本研究的主要目标是了解数据流挑战（例如概念漂移）对自动化机器学习（AutoML）方法的性能产生的影响，并评估 6 种概念漂移适应策略在不同 AutoML 方法上的有效性。该研究在现实世界和合成数据流上进行了实证评估，提出方法来开发更复杂和更健壮的 AutoML 技术，包括贝叶斯优化、遗传编程和随机搜索自动堆叠等方法。

Jun, 2020

该研究论文介绍了一种新的图数据流分类方法，能在节点和边随时间变化的情况下进行模型适应的增量学习，选择每个类别的代表图并创建嵌入表示，同时通过基于损失的概念漂移检测机制来重新计算图的代表图。

Apr, 2024

本文探讨了概念漂移对机器学习实际应用的影响以及应对概念漂移的方法，提出了定量分析方法和漂移分析工具，并通过三个实际学习任务的应用验证了它们的有效性。

Apr, 2017