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面向数据流分类的多任务多视图增量学习算法：原理、应用与创新
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今大数据时代，数据如潮水般不断涌现，数据流分类作为机器学习领域的关键任务，在众多实际应用中发挥着不可或缺的作用。从互联网领域的网页分类、社交网络数据分析，到金融领域的风险评估、欺诈检测，再到医疗领域的疾病诊断、健康监测，数据流分类技术的应用无处不在。以金融风险评估为例，随着金融市场的不断变化和交易数据的实时产生，准确、及时地对风险进行分类评估，能够帮助金融机构有效防范风险，保障金融市场的稳定运行。在医疗领域，通过对患者的实时生理数据进行分类分析，医生可以及时发现潜在的健康问题，为患者提供更精准的治
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