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METER：一种用于在线异常检测的动态概念适应框架

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文介绍了METER框架，用于解决实时分析和决策中的概念漂移问题。METER通过训练基础检测模型和学习新概念来处理数据流中的漂移，并采用了一种新颖的动态概念适应技术。实验结果表明，METER在各种应用场景中优于现有的OAD方法。

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