در این مقاله، یک الگوریتم طبقه‌بندی نیمه‌نظارتی جمعی با استفاده از معیار انتخاب مبتنی بر آستانه امتياز اطمينان تحت عنوان SSE-CBS در محیط‌های غیر ایستا ارائه می‌شود. رویکرد پیشنهادی از داده‌های دارای برچسب و فاقد برچسب با هدف مقابله با انواع تغییر مفهوم در جریان داده‌ها استفاده می‌کند. SSE-CBS مکانیزم مشهور وزن‌دهی بر اساس دقت الگوریتم‌های جمعی مبتنی بر بلوک را با ماهیت افزایشی الگوریتم درخت هافدینگ تلفیق می‌کند. الگوریتم پیشنهادی به طور تجربی با 8 رویکرد منطبق بر جدیدترین دستاوردها، از جمله مدل‌های طبقه‌بندی نظارتی، نیمه‌نظارتی، منفرد و الگوریتم‌های جمعی مبتنی بر بلوک روی مجموعه داده‌های متنوع مقایسه شده است. بر اساس نتایج تجربی، SSE-CBS بهترین میانگین دقت طبقه‌بندی را نسبت به سایر رویکردهای نیمه‌نظارتی داراست و قادر است در محیط‌های دارای تغییر مفهوم با محدودیت داده برچسب‌دار عملکرد مناسبی داشته باشد. تفاصيل المقالة