数据流挖掘算法研究综述
基于数据流的移动数据挖掘研究综述
第１ 期
邓维维等 ： 基于数据流的移动数据挖掘研究综述
－ ５・
基 于数 据 流 的移 动数 据 挖 掘 研 究 综 述
邓维维 ，彭 宏 ，郑启伦
（ 华南理工大学 计算机科学与工程学院， 广东 广州 ５０４ ） １６ １
摘 要 ：无线 网络和 移 动设备 的应 用 为我们 带来 巨大的便 利 ， 以随 时随 地 获得 信 息 ， 可 同时 它也 引 发 了对 高效
数据流分析工具的需求。移动数据挖掘是在普适环境下的数据流挖掘， 从连续的数据流 中发现知识 。讨论 了数 据流、 数据流管理 系统和移动数据挖掘 以及 它们的特点， 介绍了该领域的一些研究成果， 突出了面临的挑 战和一
些相应的策略 ， 并对这些策略进行了比较 ， 最后展望了这一领域的研究前景。 关键词：移动数据挖掘 ； 数据挖掘； 数据流； 普适计算 中图法分类号 ：Ｔ３ １ Ｐ９ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ ．６５ ２０ ） １００ ．５ ０ １３９ （０７ Ｏ ．０ ５０
Ｋｅ ｒ ｓ ｙｗｏ ｄ ：Ｍｏ ｉ ｔ ｎｎ ；Ｄ ｔ ｎｎ ；Ｄ ｔ ｔｅｍ；Ｕ ｉｕｔｕ ｍｐ ｔｎ ｂｌ Ｄａａ Ｍｉｉｇ ａａＭｉｉｇ ａａ Ｓｒａ ｅ ｂｑ ｉ ｓＣｏ ｕｉｇ ｏ
１９ ９１年 Ｗｅ ｅ 提出普适计算… （ ｂ ｕｏｓ ｏ ｐｔｇ 。 ｉｒ ｓ Ｕ ｉ ｉｕ ｍ ｕｎ） ｑｔ Ｃ ｉ 普适被认为是一种特殊的环境特征 ， 随着移动设备以及网络的 ａ ｕ ｖ ｙ ｏ ｂｌ Ｄａａ Ｍｉｉ ｇ ｏ ｔ ｔｅ ｍ ｅ
Ｄ Ｎ ｉ ｅ，Ｐ Ｎ ｏｇ Ｈ Ｎ ｉ ｕ Ｅ Ｇ Ｗｅ－ ｉ Ｅ Ｇ Ｈ ｎ ，Ｚ Ｅ Ｇ Ｑ－ ｎ ｗ ｌ
（ｏｅｅｆＣｍ ｕ ｒ ｃ ｎ ＆ Ｅｇ ｅｉ ， ｏ ｈＣｉ ｎ ｅｉ ｃｎｌ ｙ Ｇａｇｈｕ ｕｎｄｎ １６ １ Ｃ ｉ ） Ｃｌｇ ｐｔ ｉｃ ｌ ｏ ｏ ｅ Ｓｅ ｅ ｎｉ ｅｎ Ｓｕ ｈ ａＵ ｉｒｔｏ Ｔ ｈｏ ｇ ， ｕｎｚｏ ａｇｏｇ５０４ ， ｈ ａ ｎ ｒｇ ｔ ｎ ｖｓｙ ｆ ｅ ｏ Ｇ ｎ
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
数据流频繁项挖掘的研究
列 。这种数据广泛 存在于现实世界 中，具 有 无 限 Ｊ ，持 续 变化 性 ，快 速 性 和 不可 预 陛 测性等特点。 近年来 ，基于数据流处理和分 析的模型、系统 和算 法的研究都取得 了很 多有价值的成果和进 展。不仅出现 了一些 数据流分析 系统ｌ Ｉ １ 和数据 流管理系统 ’ ，
管 结果 是 近 似 的 ， 可以 保 证在 用 户 定义 的 但
１引言 ．
近几年 ， 在许多研究领域，像金融管理 ，
流的概要数据 ，利用概要数据来满足用户 的查询。查询结果通常是真实查询 结果的
近 似 。 数 据 流 频 繁 项 挖 掘 的 主 要 任 务是 在 有限的存储空间下 ，通过近似算法对项集
８１
¨
中国科技信息 ２ １ 年第 １ 期 ００ ９
Ｃ Ｉ ＣＥ Ｃ Ｎ Ｅ Ｈ Ｏ Ｏ Ｙ ＩＦ Ｒ Ａ Ｉ ｃ．０ ９ ＨＮ Ｓ Ｉ Ｅ Ａ Ｄ Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ Ｇ Ｎ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｏ ｔ ０ Ａ Ｎ Ｎ ２
一
Ｄ ：１ ．９９ ｊｉ ｎ １ ０ — ９ ２２ １ ．９０ ３ ＯＩ ０ ３ ６ ／ ． ｓ ．０ １ ８ ７ ．０ ０ １ ．３ ｓ
数据流频繁项 挖掘的研究
王飞超 ’李国 倪现君 韩 业红
来 的发 展方 向 。
２ 理论基础 ．
流 数 据 频 繁 项 挖 掘就 是 在 流 的 目前 已
一
数 ：支持度 阈值 Ｓ ∈ （ ０，１）和误差 范 围参数 ￡∈ ０ １， 远小于ｓＬ ｓ Ｃ ｕ ｔ ｇ （，）８ 。 ｏｓ ｏ ｎｉ ｙ ｎ 算法的基本思想是 ： 在主存中维护数据流的
一
的频 率进 行估 计 ，并 尽可 能减 少相 对误
差 ，从而 得到 满 足最 小支 持度 的频 繁项 集 。 数据流频繁项的挖掘主要具有以下３ 个 特 点：
流数据聚类研究综述
定义 ４考虑演化数据流， 定义 时间衰减 函数：
ｆ ｔ ＝ 。 ＜ ＜１ （） ｃ （ ｃ ） Ｏ
迹， 定义 操作 Ｔａｓｏｍ ＭＮ， 返 回值为 变换 后 轨 迹对 ｒｎｆｒ （，）其
（ ，） Ｍ Ｎ 的真实差 异。
ｗｉｅ数据窗 口新到 Ｂ ｈ ｌ（ 个数据）
｛ Ｕ ｄ ｔ （） ｐａ ｅｓ ；
Ｓ ＝ ｒ ｎ ｆ ｒ （ ， ， ） ’Ｔ ａ ｓｏ ｍ ｓｎ ｄ ；
用 Ｔａ ｓｏｍ ｓ表示对 集合 Ｓ的转换操 作， 回一个 ｒｎｆｒ （ ） 返 ｎ ｎ × 集合为 Ｓ， 素为对应 轨迹对 的最小差 异， 为轨迹的 ’元 ｎ
第一个 以流数据为分析 对象 的聚类算 法是 由 Ｓｄｐｏ ｕｉｔ Ｇｈ 等提 出的 ＳＲＡ ｕａ ＴＥＮ算法 。这种算 法根据分治原理， 用 使
一
，
ｘ ， ｄ ） ｄ （ ＞１ 。 ）
统一流模型： 表示为流集合｛Ｏ（＝ ，， ｎ 和维数为 ｓ ｄｌ２ …，）
ｄ的公共属性维集 ， Ｓ 为定义 ２的单流 。其 中， ＞ｌｄ 。 ｎ ， ＞１ ｎ ｌ ｄ Ｉ一维数据单流模型； ＝，＝： ｎ ｌ ｄ ｌ 多维数据 单流模型； ＝，＞ ：
，
ｗ ｌ ｔ ｅ ｃ ｕｓ ｒｉ ｒ ｅ ｈｉ ｅ ｈ ｌ ｔｅ ｎｇ ｅｓ ａｒｃ ｉｓ ｉ ｉ ｐｏ ａｎ ｃｏ ｅｎ ｈ ｔｓ ｍ ｒｔ ｔ ｎｔ ｔ． Ｔｈｉ ａ ｉｃ ｅ ｄ ｃ ｂ ｔ ｇ ｅｒ ｆ ａｔｕ ｅｓ ｏ ｓ ｒｔ ｌ ｅｓ ｒｉ ｅｓ ｈｅ ｅｎ ａｌ ｅ ｒ ｆ
数据挖掘算法综述
数据挖掘算法综述数据挖掘算法综述随着信息技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中提取有用的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘技术应运而生，它是一种从大量数据中自动提取模式、关系、规律等信息的技术。
数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心，本文将对常用的数据挖掘算法进行综述。
1.分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的一种算法，它通过对已知数据进行学习，建立分类模型，然后将未知数据分类到相应的类别中。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类算法，它通过对数据进行分裂，构建一棵树形结构，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，通过计算先验概率和条件概率来进行分类。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过找到一个最优的超平面来实现分类。
2.聚类算法聚类算法是一种将数据分成不同组的算法，它通过对数据进行相似性度量，将相似的数据归为一类。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
K均值算法是一种基于距离的聚类算法，它通过将数据分成K个簇，使得簇内的数据相似度最大，簇间的数据相似度最小。
层次聚类算法是一种基于树形结构的聚类算法，它通过不断合并相似的簇，最终形成一棵树形结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过定义密度可达和密度相连的点来进行聚类。
3.关联规则算法关联规则算法是一种用于挖掘数据中项集之间关系的算法，它通过发现数据中的频繁项集，进而发现项集之间的关联规则。
常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则算法，它通过不断扫描数据集，找到频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
FP-Growth 算法是一种基于FP树的关联规则算法，它通过构建FP树，发现频繁项集，然后根据频繁项集生成关联规则。
4.异常检测算法异常检测算法是一种用于发现数据中异常值的算法，它通过对数据进行分析，发现与其他数据不同的数据点。
挖掘滑动窗口中的数据流频繁项算法
挖掘滑动窗口中的数据流频繁项算法随着互联网和大数据时代的到来，数据量的增加让数据处理变得越来越复杂，因此频繁项集挖掘成为了一项非常重要的数据挖掘技术。
频繁项集挖掘的一种实现方式就是滑动窗口中的数据流频繁项算法，本文将详细介绍这种算法的原理和实现。
一、滑动窗口中的数据流频繁项算法的原理滑动窗口中的数据流频繁项算法是一种流式数据挖掘方法，它通过维护一个滑动窗口来处理动态数据流。
滑动窗口是指在一个固定的时间段内，能够容纳一定数量的数据，当时间推移时，窗口会向后移动一个固定的步长，将新的数据插入到窗口的最后，同时将窗口的第一个数据删除，这样就保证了窗口中的数据始终是最新的。
滑动窗口中的数据流频繁项算法主要是基于Apriori算法的改进。
Apriori算法是一种从数据集中发现频繁项集的算法，其基本思想是通过逐层扫描数据集来实现频繁项集挖掘。
但是Apriori算法不适用于处理动态数据流，因为数据流是不断变化的，频繁项集也在不断变化中。
因此，我们需要一种能够处理动态数据流的改进算法。
滑动窗口中的数据流频繁项算法通过维护一个滑动窗口，对窗口内的数据进行频繁项集挖掘。
算法的核心思想是每次新读入一个数据时，都要对窗口内的数据进行一次频繁项集挖掘，并更新频繁项集的统计信息。
具体实现中首先要对窗口内的数据进行预处理，对所有项进行标号，然后对窗口内的所有事务进行扫描，以判断其中是否包含频繁项集。
然后统计出窗口内每个项的频数，并将它们插入到一个哈希表中。
接下来，我们可以使用Apriori算法来识别频繁项集。
由于滑动窗口中的数据流频繁项算法需要频繁地更新频繁项集的统计信息，因此，在实现中需要考虑如何有效地维护这些信息，以保证算法的时间和空间效率。
二、滑动窗口中的数据流频繁项算法的实现滑动窗口中的数据流频繁项算法的实现涉及到许多细节问题，下面我们将简要介绍一些关键的实现技巧。
1. 预处理项在滑动窗口中的数据流频繁项算法中，对所有项进行标号是一个非常关键的步骤。
界标窗口中数据流频繁模式挖掘算法研究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ０ ｔ ｔ ｅ ｍ ｅ ｕ ｎ ａ ｔ ｒ ｉ ｉ ｇＡｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ａ ｃ ｎ Ｄａ ａ Ｓ ｒ ａ Ｆｒ ｑ ｅ ｔＰ ｔｅ ｎ Ｍ ｎ ｎ ｇ ｒｔ ｈ
ｉ ｎ ｍ ａ ｋ Ｗ ｉ ｄ ｗ ｎ Ｌａ ｄ ｒ ｎ ｏ
ＺＨＡＮＧ ａ ｇ ｌ ＬＥＩ ｉｇ ｓ ｅ ｇ ， Ｕ ｎ － ｕ Ｇｕ ｎ － ， ｕ ｎ ・ｈ ｎ Ｗ Ｘｉｇ ｈ ｉ Ｊ
式挖掘算法 Ｄ ＭＦ ＿Ｗ 。利用扩展前缀模式树存储全局临界频繁模式 ，实现单遍扫描数据流和数据增量更新 。实验结果表 明，与 Ｌ ｓ Ｓ ＰＬ ｏｓ ｙ
Ｃ ｕ ｔ ｇ算法相 比 ， Ｓ Ｐ Ｌ 算法 具有 更好 的时空效率 。 ｏｎ ｎ ｉ Ｄ ＭＦ ＿ ｗ
关健 词 ：界标窗 口；频繁模式 ；数据流 ； Ｓ ＰＬ 算法 ；滑 动窗Ｅ Ｄ ＭＦ ＿ Ｗ ｌ
ｗｉｄ ｗ， ａ ｄＤＳ Ｐ ｎ ｏ ｎｍｅ ＭＦ
． Ｍ Ｊ ｈｓｍａ ｒｆａｕｅ ｓｆｌ ｗｓ ｎ ｍｅｙｓ ｇｅｓ ｅｍｉｇｄ ｔ ｓａ ｏ ｏ ｎｉｇｐｔ ｒ ｉｆｒ ｔ ｎ ＤＳ ａ ｊ ｅｔｒｓａ ｏｌ ： ａ ｌ ｉ ｌ ｔ ａ ｎ ａａ ｃ ｎｆｒｃｕ ｔ ａ ｅｎＳ ｎｏｍａｉ ， ｏ ｏ ｎ ｒ ｎ ｔ ｏ
ｅ ｖｒ ｎ ｎ． ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ
［ ｙ ｏｄ ］ｌ ｄ ａ ｉ ｏ ；ｒ ｕｎ ｐｔ ｒ； ａ ｒ ｍ； Ｓ Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｍ ｋ ｎ ｗ ｆ ｑ ｅｔ ａ ｅ ｄｔ ｓ ｅ Ｄ Ｍ ｗ ｎ ｒ ｗ ｄ ｅ ｔ ｎ ａｔ ａ
ＤｏＩ １ ． ６ ０ｉ ｎ１０ —４ ８ ０ｌ．１ １ ： ０３ ９ ．ｓ．０ ０３２ ． Ｏ ． ４ ９ ｓ ２ ０ ２
ａ ｏｉ ｍ；ｌ ｉ ｉ ｏ ｌ ｒｈ ｓｄｎ ｗ ｎ ｗ ｇ ｔ ｉ ｇ ｄ
数据流分类研究综述
河 南 大学软件 学院 陈 猛 楚广琳
【 摘 要］ 据流挖掘 技术近 年来正成 为数据挖 掘领域 的研 究热 点 ， 数 并有 着广泛 的应 用前景 。数 据流具有数 据持续到达 、 到达速度 快、 数据规模 巨大等特点 ， 因此 需要 新颖的算法来解决这 些问题 。而数据流分 类技 术更是 当前的研究热点。本 文综述 了 ３前 国际上 － ＇ 关 于数据流挖掘 分类 算法的研 究现 状 ， 并进行分析 ， 最后对数据流挖掘分 类技 术当前 所面临的问题 和发展 趋势进行 了总结和展 望。 ［ 关键词 ］ 数据流 挖掘 分 类 稳 态分布 概念 漂移 随着信息技术 的飞速发展 ， 近年来 出现了大量新类型的应用 ， 统 传 的数据库管理 系统无 法很好地处理这些应用 。这些应用 的典型特点是 数 据以一 系列连续 的数据序列 ｅ， … ｅ一 ， 的形式 出现 ， ｅ 比如传感器数 据， 网络 事件 日志 ， 电话呼 叫记录 ， 融数据 （ 票价格 ） 金 股 等。这种数 据 形 式称 为数据流 。流数据 随着时间 的更 迭而不 断产生 ， 数据量大且 其 数 据分布 也在发生 变化。在有 限的存储 空间上 ， 怎样对这些 流数据进 行 快速处 理并获取 有用 的信 息 ， 是数 据挖掘及其 应用研究 所面临 的新 的机遇和挑战 。 １数 据 流 的 基 本 特 征 ． 数据流具有 自己独特的特征 ， 与传统数据 不同 ， 数据流是 以连续 的 形 式到达 的有序数据 序列 ， 且该序列 的规模可认 为是海 量的 。数据 并 流快速地 流进流 出计 算机系统 ， 就要求 我们 的数据 流挖掘算 法必须能 够实时响应 ， 这样 才可以与数据流 的速率相兼 容。此外 ， 数据流 的一个 显 著特征 就是数据 流中的类分 布是持续 变化 的 ， 时如果仍 然采用像 此 传统 数据库中那样的统一模式进行处理是不合理 的。 综上所述 ， 数据 流的一般特征可归结 为： 有序 ， 连续 ， 海量 ， 快速 ， 变 化 等。 ２数 据流 挖 掘 算 法 基 本 要 求 ． 针对流数据不 同于传统数据的新特性 ， 设计 单遍扫描算法 ， 实时地 给出近似查询结果成为数据流模型下数据处理 的 目标。 首先 ， 数据流算法 的最基本要求是实 时处理 ， 实时响应 。这是 因为 数 据不断 到达 ， 如果 对于到达 的元组不 能快速处理 ， 会不断 积累 ， 最终 导致 服务质量显著下降 。 其次 ， 由于数据 流快 速地流进流 出计算机 系统 ， 我们不可能对其进 行 多遍扫描 ， 只能利用线 性扫描的方法 ， 每个元 素扫描一次 。同时 因 对 为 流数据速率快 、 规模大 ， 处理复杂问题时不 可能一次遍历就得到精确 答 案 。实 际上 ， 流数据环境 下 的很 多应用也 只是 要求返 回一个近似 在 值， 而非准确结果 。 此外 ， 针对数据 流的海 量特性 ， 虽然在有 限的存 储空间上我们无法 存 储完全 的数据 流， 可以考虑新 的数据结构 、 术在一个远小 于数据 但 技 规 模的 内存 空间里维 护一些概要 信息 ， 这样可 以更 好的考 虑历史数据 的影 响 ， 并能依靠这些概要信息迅速获得 近似查 询结果 。 最后 ， 由于概念 漂移 的存在 ， 数据流 中的数据 是持续变化 的。数据 流上的挖 掘算法必须 能够及 时的捕获这 些变化 ， 且能根据 这些变化 并 及 时地调整模型 ， 进一步提高模型 的性能 。
数据流挖掘研究
ＷＡ ＮＧ ｕ ｎ ｓａ Ｚ ＮＧ ｉｇ ｌ ＱＩＬｎ ｆｎ Ｊ ａ － ｈ ｏ ＨＥ Ｙｎ －ｉ ｉ－ｅｇ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｌｃｒ ｎｃａ ｄ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｇ Ｌ ｎ ｈ ｕ Ｊａ ｔ ｎ ｎ ｖ ｒｉ Ｌ ｎ ｈ ｕ ３ ０ ０ Ｓ ｈ ｏ ｅ ｔ ｏ ｉ ｎ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｉｅ ｒｎ ， ａ ｚ ｏ ｉｏ ｏ ｇ Ｕ ｉ ｅ ｓ ｙ， ａ ｚ ｏ ７ ０ ７ ） ｏＥ ｏ ｔ
ｓｒ ａ ｐ ｏ ｅ ｓｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｅ ｉｔ ｇ ｄ ｔ ｔｅ ｍ ｎ ｎ ｇ ｒｔ ｍｓ ｉ ｕ ｔｅ ｍ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｔｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｈ ｘ ｓｉ ａ ａ ｓｒ ａ ｍｉ ｉ ｇ ａ ｏ ｉｈ ｓ ｓ ｍｍａ ｉｅ Ｔ ｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｒ ｎ ｓ ｏ ａ ａ ｓｒ ａ ｍｉ ｉ ｇ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｃ ｎ ｑ ｅ ｎ ｌ ｒｚ ｄ．ｈ ｅ ｅ ｏ ｉ ｇ ｔ ｄ ｆ ｄ ｔ ｔ ｍ ｎ ｎ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓ ｅ ｅ ａ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｅ ｐ ｐ ｒ ｒ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉ ｈ ａ ｅ ．
数 据 流分 类 算 法 主 要是 ＰＤ ｍｎ ｓ ＧＨ ｈ ｎ的研 究 成 果 ．一 种 ．ｏ ｉｇ 和 ．ｕ ｅ ｆ） ２数据流的特点 ： ①有序性 、 连续性 、 实时性 。 ②无 限流动性。 数据 ｏｆ ｎ ｄ Ｆ Ｔ使 无 法 在全 部 保 存 之 后 再进 行 处 理 ， 同 一数 据 的可 访 问次 数 也 是 有 限 是 改 造 的 Ｈ ｅｆｉｇ决 策树 分 类 算 法 Ｖ Ｄ ． 用 恒 定 的 内存 大 小 和 时 对 有 特 的， 因此需要 以数据的本源形式一流的形式实 时的在线处理数据 。③ 间 处 理 每 个样 本 ， 效 地解 决 了时 间 内 存 和样 本 对 数 据 挖 掘 ． 别 是 高 速 数 据 流 上 的 挖 掘 的 限制 。Ｖ Ｄ Ｆ Ｔ使 用 信 息 熵 选 择 属性 ， 过 建 立 通 单 遍 性 。 随 机访 问 的 代 价极 高 ， 用 单 一扫 描 的线 形 算 法 。 采 ｏｆ ｉｇ ｆ ｏｆ ｉｇ约 束来 保 证 高 精 度 地 ｆ （） 据 流 挖 掘 。 据 流挖 掘 就 是 在 数据 流 上发 现 提 取 隐 含在 其 中 Ｈ ｅ ｄｎ 树 来 进 行 决 策 支持 ，并 使 用 Ｈ ｅ ｄｎ ３数 数 也 重 的 、 们 事先 不知 道 的 、 又潜 在 有 用 的 信 息 和知 识 的 过 程 。 人 但 与传 统 的 处 理 数 据 流 。 既 可 连 续 处 理 数 据 ， 可 通 过 二 次抽 样 ， 新 扫 描 数 据
数据流挖掘技术研究
数 据 流挖 掘 的发展 方 向进 行 了展 望 。
关键词 ： 数据流 ； 数据流挖掘 ； 模型； 算法 中 图分类 号 ：Ｐ １ 文献 标识 码 ： 文 章编 号 ：０ ９ ２０ ２０ ）３ ０９— ３ Ｔ３１ Ａ １０ —３３ （０７ ｏ —０４ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｔｅ ｍ ｉ ｉ ｇ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ｓ ａ ｃ ｆＤａ ａ Ｓ ｒ ａ Ｍ ｎ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ
Ｓ ＵＮ ａ Ｘｉｏ—ｈ ａ ｕ
（ ｅｂｎ Ｕ ｉ ｒ ｔ ｆ ｃ ｎ ｅａ ｄＴ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｃ ｌｇ ｆＣ ｍｐ ｔｒＳｉ ｃ ｎ Ｈａｒ ｉ ｎ ｅｓｙｏ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ， ｏ ｅｅｏ ｖ ｉ Ｓｅ ｇ ｌ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅａ ｄ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｈ ｉ ｎ ｊ ｎ ，Ｈ ｅｂｎ ５０ ０ ｅｈ ｏｏ ｙ ｅ ｏ ｇｉ ｇ ａｒ ｉ ，１０ ８ ） ｌ ａ
感器 数据 位 置 追 踪 、 融 证 券 管 理 、ｎｅ ｅ流 量 金 Ｉｔｎｔ ｒ
序的项的序列， 由到达时间隐含 表示或显示地 由 时间戳制定 。按 照固定 的次序 ， 这些数据项 只能 被读取一次。因此 ， 按照数据项到达的顺序 ， 将数 据流完整地存储到本地是不可能的 Ｊ 。 （） ２数据 流 的特点 ： 有序性 、 ① 连续性 、 实时 性。数据有序地 、 连续地到达并实时地变化 ； ②无 限性 、 大数据量， 至是无 限的数据量 ， 储所有 甚 存 数据的代价是极大的； ③单遍性 。由于内存 的限
计算机网络中的数据分析与挖掘技术研究
计算机网络中的数据分析与挖掘技术研究随着计算机网络技术的快速发展和用户数量的迅猛增长，网络数据量也在不断增加。
如何从这些数据中提取出有价值的信息成为了一个热门研究课题。
在这种背景下，数据分析与挖掘技术应运而生。
本文将就计算机网络中的数据分析与挖掘技术进行深入探讨。
一、数据分析与挖掘技术的概念数据分析与挖掘技术是指利用计算机技术对大量数据进行分析、挖掘和处理的一种学科。
它是由数据挖掘、机器学习、统计学等多个学科交叉而形成的一门新兴学科。
其目的是通过将大数据进行切分，分析其蕴含的规律和趋势，并从中寻找出有价值的信息，以达到预测未来发展趋势，指导决策等效果。
二、计算机网络数据的特点计算机网络数据的特点有多样性、快速性、大容量、高速度、多维度、耦合性、未知性等。
其中：1、多样性：网络数据来源复杂，有电子邮件、聊天记录、网页浏览记录、视频数据等多种形式。
2、快速性：网络数据的传输速度和处理速度都非常快，需要有足够快的处理速度和分析能力。
3、大容量性：网络数据在数量上非常庞大，需要进行大量筛选和清洗。
4、多维度性：网络数据属于多维数据，需要基于多个维度进行分析和挖掘。
5、耦合性：网络数据之间存在耦合关系，需要进行耦合分析。
6、未知性：网络数据中可能存在未知的模式或规律，需要进行完全的探索和挖掘。
三、数据分析与挖掘技术在网络数据中的应用数据分析与挖掘技术在计算机网络领域有广泛的应用前景，如网络性能分析、网络安全分析、网络预测分析、推荐系统和社交网络分析等。
其中：1、网络性能分析：利用数据分析和挖掘技术来分析网络系统的性能指标，如带宽利用率、延迟等。
可以从历史数据中发现网络的性能问题，并进行及时分析和处理来提高网络性能。
2、网络安全分析：借助数据分析和挖掘技术来进行网络安全分析，能够识别网络威胁、入侵事件和病毒攻击等异常行为，保护网络安全。
3、网络预测分析：通过分析历史数据，预测未来网络发展趋势，指导网络研究和建设，提高网络的整体性能。
数据流挖掘技术研究
图技 术 、 梗 概技 术 、 多 分辨率 方 法和 随机 数法 等． （ ２ ） 建立 数据 流立 方体 模型 由于数 据流数 据 非常 大 ， 为 了快 速 高效 的挖掘 ，
１ 数 据 流 挖 掘 概 述
数据 流 指 的是 随着 时 间动 态 的 流 动 ， 无 限增 长 的数 据 ¨ ｊ ．数 据流 的挖 掘就 是从 海量 的数据 中揭示 出隐藏 在数 据背后 的 经验 与 知 识 ， 发 现 其 中有 意 义 的模 式 、 规 则或 异 常点 Ｊ ．由于 数 据 流有 着 海 量甚 至 可能无 限 、 动态 变 化 、 以 固定 的 次 序 流进 和流 出 、
程 军 锋
（ 陇南师 范高 等专科学 校数 学与信息科学学院 ， 甘肃 陇南 ７ ４ ２ ５ ０ ０ ）
摘
要 ：随着海量动 态数据流 的出现 ， 在 随时 间动 态变化和 无限到 达的流数 据 中发 现有价 值 的数 据和 知识 ， 对
传 统 数 据 挖 掘 技 术研 究提 出 了挑 战 和 机 遇 ．本 文介 绍数 据 流挖 掘 的 内容 ， 分 析 和 研 究 了主要 的 一 些 数 据 流 挖 掘 的算法． 关键词 ： 数 据流 ； 挖 掘 ；分 类 ；聚类 ，关 联 规 则
（ ３ ） 数 据 流挖 掘 数据 流挖 掘 过程 是 知 识 发 现 的 步 骤之 一 ， 数据
只允许一遍或者少数 几遍扫描 ， 以及要求快速相应 时 间 的特 性 ， 所 以数 据 流 不 能长 期 存 储 和 多 次 进行
扫描 ．相对 于传 统 的数 据 挖 掘 ， 对 于 大量 数 据 流 的 挖掘 ， 必须 使用 新 的数 据模 型 、 结构 、 技 术 和算 法 ．
大数据分析与挖掘技术综述
大数据分析与挖掘技术综述随着数字化时代的到来，大数据已经成为了我们生活中不可忽视的一部分。
大数据的产生日益增长，如何从这海量的数据中获取有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。
因此，大数据分析与挖掘技术应运而生，成为了各行各业中不可或缺的工具。
本文将对大数据分析与挖掘技术进行综述，探讨其应用现状及未来发展趋势。
1. 大数据分析的意义和应用大数据分析的意义在于从庞大的数据中挖掘出有用的信息，为决策者提供依据。
不仅仅是数量的积累，还要重视数据的质量和准确性。
利用大数据分析技术，可以对市场趋势、消费者需求等进行精准预测，为企业提供战略指导。
同时，在医疗领域，大数据分析技术可以帮助医生诊断疾病，提高医疗水平。
此外，大数据分析还应用于金融、交通等领域，促进社会经济的发展。
2. 大数据分析的技术和方法大数据分析的技术和方法主要包括数据采集、数据存储与管理、数据挖掘和数据可视化等。
数据采集是获取数据的关键一步，通过传感器、物联网等手段进行数据的实时采集。
数据存储和管理是对数据进行整理和管理，建立数据库或数据仓库，确保数据的可靠性和安全性。
数据挖掘则是从大数据中提取有意义的模式和规律，使用机器学习、聚类分析、关联分析等方法进行数据的挖掘。
最后，数据可视化将分析结果以图表、图像等形式呈现，使得数据更加直观易懂。
3. 大数据挖掘的技术和方法大数据挖掘是在大数据背景下的数据挖掘过程，主要包括特征提取、模型建立、模型评估和模式发现等步骤。
特征提取是将原始数据转化为可用于分析的特征向量，常用的方法包括主成分分析、卡方检验等。
模型建立是建立数学模型，对数据进行预测和分类，常用的方法有决策树、神经网络等。
模型评估是对建立的模型进行评价，以判断模型的准确性和可靠性。
模式发现则是从大数据中挖掘出潜在的模式和关系，以寻找隐藏在数据背后的规律。
4. 大数据分析与挖掘技术的未来发展趋势随着大数据的不断积累，如何更好地利用大数据分析与挖掘技术将成为一个持续关注的问题。
数据流中频繁模式挖掘算法研究及进展
数据 流是 大 量 连 续 到 达 的 、 在 无 限 的 、 时 间快 速 变 化 的 潜 随 数 据 元 素 的 序列 ．这 些 数 据 或 其 摘 要 信 息 只能 按 照顺 序存 取 并 被 读 取 一 次 或有 限次 。 金 融 、 络 监控 、 信 数 据 管理 、 ｂ 在 网 通 Ｗｅ 应 用、 传感 器 网络 等 许 多 领 域 ． 据 都 以 流 的形 式 出 现 。 由 于 数据 数 流产 生 了 庞 大 的 数据 ， 其应 用 十 分 广 泛 ． 们 自然 地 借 助 数 据 挖 人 掘 的方 法 和 技术 对 数 据 流 进 行 处 理 。 近几 年 ． 关 数 据 流处 理 的 有 研 究 成 为 国 内外 研 究 的热 点 ．基 于 流 数 据 模 型 的数 据 挖 掘 技 术 也得 到了广泛研究 ． 括聚类分析 、 策树 和分类 、 繁模式挖 包 决 频 掘 等 ． 出 了很 多 有 效 的模 型 和算 法 。 提 同时 还 出 现 了 许 多 数 据 流 管 理 系 统 。 如 ： 斯 坦 福 大 学 的 Ｓ Ｒ Ａ 项 目 、 施 乐 公 司 的 ＴＥ Ｍ Ｔ ｐｓ ｙ项 目 、 州 大 学 伯 克 利 分 校 的 Ｔ ｌ ｒｐ ａｅｔ ｒ 加 ｅ ｇａ ｈ项 目 、 朗 大 ｅ 布 学 和 麻 省 理 工 学 院 合 作 的 Ａ ｒｒ ｕｏａ项 目等 ． 些 项 目根 据 具 体 的 这 行 业 背 景 ， 出 了较 全 面 的 数据 管理 解决 方 案 。 给 常见 的数 据 流 模 型 有 界标 模 型 、 动 窗 口模 型 和 快 照 模 型 。 滑 数 据 流 模 型 可 以 简单 地 描 述 如 下 『 令 ｔ ｌ 】 ： 表示 任 一 时 间 戳 ． 表 示 ｘ Ｉ 在 该 时 间 戳 到 达 的数 据 ， 数据 可 以 表 示 成 ｆ．ｘ 。 ｔｘ ． 。 流 ． ，ｔ ｘ ｔ ． ． 一 ，＋ ｝ 数 据 流模 型具 有 以 下 共 同特 点圈 （） 据 实 时 到 达 ，２ 数 据 到 ： １数 （） 达 次 序 独 立 ， 受 应 用 系 统 控 制 ，３ 数 据 规 模 宏 大 ， 可 能是 无 不 （） 很 限 的 ，４ （ ）数 据 一 经 处 理 ， 除 非 特 意 保 存 ．否 则不 能被 再 次 取 出处 理 ．或 者再 次 提 取 数据 代 价 昂贵 。文 献 ｆ１ 出 ２提 了一 个 典 型 的 数 据 流处 理 模
流式数据上关联规则挖掘研究综述
静 态数据 相 比， 式数据 上 关联 分析 面 临极 大的 资源挑 战。提 出了流式数 据上 关联规 则 的形 式化 定 义和基 本挖 流
掘 算法 ， 系统地 回顾 了近 年 来流 式数 据 上关联 规 则挖 掘 的研 究进展 ， 细分 析 了 目前挖 掘 算 法研 究 中存 在 的 主 详 要 问题和 解决途 径 ， 阐述 了未来 的研 究 方向 。 关键 词 ：数 据挖 掘 ；数据 流 ；关联 规 则 ； 繁 项集 ； 频 频繁 模 式 ； 知识 发现
第２ ７卷 第 ９期 ２１ ０ ０年 ９月
计 算 机 应 用 研 究
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流 式 数 据 上 关 联 规 则 挖 掘 研 究 综 述
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中图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ １
文献标 志码 ：Ａ
文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ）９ ３ ０ —５ ０ １ ３９ （ ０ ０ ０ —２ １ ０
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数据流挖掘分类技术综述
பைடு நூலகம்
摘 要 数据 流挖 掘 作 为从 连 续 不断 的数据 流 中挖 掘 有 用信 息的技 术 ， 年 来正成 为数 据挖 掘领 域 的研 近
维普资讯
计 算 机 研 究 与 发 展
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数 据 流 挖 掘 分 类 技 术 综 述
王 李舟军 颜跃进 陈火旺 涛
（ 防 科学 技术 大学 汁 算 机学 院 国 。北 京 航 空 航 天 大学 计 算 机学 院 （ 长沙 ４０７ ） １０ ３ 北 京 １０ ８ ） ０ ０ ３
数据流频繁模式挖掘技术研究
Ｒ ｓ ａ ｃ ｆ Ｄ ｔ Ｓ ｒ ａ ｒ ｑ ｅ ｔ Ｐ ｔ ｅ ｎ Ｍ ｎ ｎ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ａ ａ ｔ ｅ ｍ Ｆ ｅ ｕ ｎ ａ ｔ ｒ ｉ ｉ９
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数 据 流 频 繁 模 式 挖 掘 技
ｃ ｅ ｃ ｆ ｎ ｉ ｇ ａｇ ｒ ｈ ． ｔｏ ｇ ｅ ｅａ ｃ ａｌｔ ｆ ｒ ｆ ｅｄ ｔ ｔ ａ ｌ ｏ ｔ ｍ ｒ ｎ ｉ ｇｆｅ ｕ ｎ ａｔｒ ｓ ａ ｅ ｂ ｅ ｔ ｄ ｉｎ ｙ ｏ ｍｉ ｎ ｌｏ ｔ ｍｓ Ａｌ ｕ ｈ ｔ ｒ ｒ ｗｏ ｋ ｏ ｔ ａ ｓ ｅ ｉ ｈ ｈ ｏｏ ｈ ａ ｒｍ ａｇ ｒ ｈ ｆ ｉ ｏ ｍｉ ｎ ｑ ｅ ｔ ｔ ｎ ｖ ｅ ｎ ｓｕ — ｒ ｐ ｅ ｈ
则、 分类、 聚类等。
数撬 惭河 看作是— 不 断增长的 ｄ 维元组 ｉ 集合 … …） ，
点 是数 据以序列 的形 式出现， 比如传感器数据 、 网数据 、 互联 金融数 据（ 股票价格 等） 线拍卖 以及事务 日 网站访 问 日 ， 在 志（
志、 电话记 录 日志） 这种数 据形式称为数据流 。由于数据 等，
流的特殊性 ， 时间内有大量数 据连续到达 ， 些激增的数 短 这 据具有 海量 、 时、 实 高速等特点 ， 而人类处理和分析数据 的能
对 任意 ｉ １ （ ） ｊ
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用
面向大数据的数据挖掘技术研究与应用一、引言近年来，随着大数据时代的到来，数据分析和挖掘技术逐渐走进了人们的视野。
大数据具有数据量大、数据类型多、数据处理速度快等特点，传统的数据处理方式已无法满足大数据时代的需求。
因此，大数据分析技术成为了当前热门的研究领域之一。
而数据挖掘技术是实现大数据分析的关键之一。
本文将从面向大数据的数据挖掘技术的研究现状、方法和应用等不同角度进行探讨。
二、面向大数据的数据挖掘技术研究现状面向大数据的数据挖掘技术研究正处于飞速发展的阶段。
目前，主要的研究方向包括：大数据处理和分析、大数据挖掘算法和模型、大数据可视化与展示等。
1.大数据处理和分析大数据的处理和分析是实现数据挖掘的基础。
在大数据处理中，要解决的问题包括如何高效地存储和管理大规模数据、如何快速地检索、过滤和排序、如何保证数据的准确性和数据安全等。
当前常用的大数据处理框架有Hadoop和Spark等，它们可以同时处理结构化和非结构化数据，并且可以并行处理大数据集。
在大数据分析方面，主要研究如何从海量数据中抽取有用信息和知识。
目前，常用的分析工具包括数据挖掘工具、统计分析工具和机器学习算法等。
2.大数据挖掘算法和模型大数据的挖掘算法主要包括分类、聚类、关联规则、预测和异常检测等。
由于大数据的数据量和特征维度比较大，传统的挖掘算法在效率和准确性上都存在一定的问题。
因此，为了应用于大数据场景，需要优化和设计出更加高效的挖掘算法和模型。
例如，针对大数据场景，Spark MLlib提出了基于RDD的机器学习算法和深度学习算法。
3.大数据可视化与展示大数据的可视化与展示可以帮助人们更加直观地理解和掌握数据的信息和规律。
大数据可视化更注重交互和用户体验，例如，通过可视化图表、地图以及动态展示等方式，将数据呈现给用户。
同时，大数据可视化还可以通过增强对数据的理解，帮助用户制定更加精确的决策。
三、面向大数据的数据挖掘技术研究方法面向大数据的数据挖掘技术主要涉及到数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等方面的问题。
数据流中频繁模式挖掘方法的研究及应用的开题报告
数据流中频繁模式挖掘方法的研究及应用的开题报告一、选题背景在大数据时代，随着互联网和物联网的发展，数据的生成与积累越来越多，数据存在于各种场景，包括电商、社交网络、生物医学等领域，其中不乏包含着众多的频繁模式（Frequent Pattern），如在电商场景中，用户购物记录、商品点击记录等数据中存在着频繁购买、常出现的商品组合等模式信息，这些信息对于推荐算法、广告投放、交叉营销等业务都具有重要的价值。
为了发掘出大量的频繁模式，数据挖掘领域已经提出了很多有效的算法，如Apriori、FP-Growth 等，这些算法在离线数据挖掘领域广泛应用，但是，随着数据流呈现出高速、海量的趋势，这些算法在数据流领域的应用受到了一些限制，如内存和时间复杂度等问题。
与此同时，一些新的数据流模式挖掘算法也在出现，例如、D-STREAM，SWIM等。
因此，本文主要研究数据流中频繁模式挖掘方法，以期在数据流领域中挖掘出更准确、更高效、更完整的频繁模式，同时，对于数据流中频繁模式挖掘方法的应用也会有所探讨。
二、研究目的及意义本文从理论和实践出发，研究数据流中频繁模式挖掘方法，旨在提出一种高效、精准的挖掘方法，解决频繁模式挖掘面临的海量数据和高速数据流背景下的挑战。
本文研究的意义如下：1. 数据流频繁模式挖掘方法在实际应用中具有重要意义，本文的研究将在数据流领域挖掘出更准确、更高效、更完整的频繁模式。
2. 研究数据流频繁模式挖掘方法，探究其挖掘的算法原理和实现方法，丰富了数据挖掘理论。
3. 本文将对现有频繁模式挖掘算法的改进和优化提供一定的思路和方法，从而进一步优化数据挖掘算法，提高其应用效果。
三、研究内容及分析针对数据流中频繁模式挖掘这一领域，本文将涉及如下研究内容：1. 数据流中频繁模式的定义和意义。
2. 数据流中频繁模式挖掘的算法和方法，如基于滑动窗口和基于哈希表的方法等。
3. 常用的频繁模式挖掘算法的应用场景和优缺点。
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－1130－1引言所谓数据流就是大量连续到达的、潜在无限的数据的有序序列，这些数据或其摘要信息只能按照顺序存取并被读取一次或有限次。
在网络监控、入侵检测、情报分析、金融服务、股票交易、电子商务、电信、卫星遥感（气象、环境资源监控等）、Web 页面访问和科学研究等众多领域中，数据以流的形式出现。
由于数据流的特殊性，短时间内有大量数据连续到达，这些数据具有随时间动态变化的趋势，往往又是高维的，怎样对这些流数据使用有限存储空间进行快速处理以获取有用信息，为数据挖掘及其应用研究带来了新的机遇和挑战，也具有非常重要的意义。
由于众多应用领域的需求，近几年数据流处理问题，特别是数据流挖掘问题已受到越来越多的研究人员关注。
国外在数据流挖掘方面有两个比较有影响的研究小组：一个是Stanford 大学的R.Motwani 教授领导的研究小组，另一个是UIUC 的C.Aggarwal 和J.Han 教授领导的研究小组。
前者的研究侧重在数据流管理、数据流的连续查询和数据流的聚类方面[1-4]，提出了不同于传统DBMS 的DSMS（Data Stream Management System ）概念，他们的研究得到了美国国家自然科学基金的资助。
后者的研究侧重在数据流分析方面，对于数据流的在线分析,从聚类、分类、频繁项集挖掘以及可视化等角度做了大量研究工作[5-8]，提出了倾斜时间窗口（tilted-time window ）策略，采用不同时间粒度保存数据流的信息，他们的研究得到了美国军方和国家自然科学基金的资助。
目前鲜见国内在数据流挖掘方面公开发表的研究文献。
本文拟对数据流挖掘的研究现状进行总结，并对存在的问题和未来的研究方向提出我们的观点。
2数据流挖掘研究现状目前数据流挖掘方面的研究成果主要集中在数据流的聚类、分类和频繁模式挖掘方面。
2.1数据流聚类算法研究尽管聚类问题在数据库、数据挖掘和统计等领域得到了广泛研究，流数据的分析仍为聚类算法提出了前所未有的挑战，由于完整甚至部分地存储过去数据的方法不可行，需要能够只使用新数据就能够追踪聚类变化的算法，这就要求算法必须是增量式的，对聚类表示要简洁，对新数据的处理要快速，对噪音和异常数据是稳健的。
因为数据流可看成是随时间不断变化的无限过程，其隐含的聚类可能随时间动态地变化而导致聚类质量降低。
近年来，有学者提出了应用于大规模数据集的一趟聚类算法，如Squeezer 算法[9]和BIRCH [11]算法，它们可以应用于某些数据流问题，也有学者提出了针对流数收稿日期：2004-06-12。
基金项目：国家自然科学基金项目（60273075）。
作者简介：蒋盛益(1963-)，男，湖南隆回人，副教授，博士生，研究方向为数据挖掘和网络安全；李庆华，教授，博士生导师，研究方向为并行计算、网格计算和网络安全；李新，硕士生，研究方向为数据挖掘和并行计算。
2005年5月计算机工程与设计May.2005第26卷第5期Vol.26No.5数据流挖掘算法研究综述蒋盛益1，2，李庆华1，李新1(1.华中科技大学计算机学院，湖北武汉430074；2.衡阳师范学院计算机系，湖南衡阳421008)摘要：流数据挖掘是数据挖掘的一个新的研究方向，已逐渐成为许多领域的有用工具。
在介绍数据流的基本特点以及数据流挖掘的意义的基础上，对现有数据流挖掘算法的主要思想方法进行了总结，并指出了这些方法的局限性。
最后对数据流挖掘的发展方向进行了展望。
关键词：数据流；数据流挖掘；聚类；分类；频繁模式中图法分类号：TP3ll文献标识码：A文章编号：1000-7024(2005)05-1130-03Survey on data stream miningJIANG Sheng-yi 1,2,LI Qing-hua 1,LI Xin 1(puter School,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China;puter Department,Hengyang Normal University,Hengyang 421008,China )Abstract ：Data stream mining is a new research aspect of data mining.It has be come a useful tool for many fields.The essential characteristic of data stream and the significance of data stream mining are introduced.The main ideal of existing data stream mining algorithms is summarized,and the limitation of the algorithms is pointed out.Some research directions about data stream mining in future work are put forward.Key words ：data stream;data stream mining;clustering,classification;frequent patternComputer Engineering and Design据的聚类算法，典型的有STREAM算法[2-4]和CluStream算法[6]。
(1)最小距离原则聚类算法文献[9-10]分别提出了针对分类属性数据和数值属性数据的最大相似度或最小距离(差异)原则的聚类算法，不需要聚类个数的先验知识，扫描数据集一趟即将数据分割为半径几乎相同的超球体。
Squeezer算法[9]采用不同属性值的取值频度来表示类，而文献[10]使用质心来表示类。
算法的基本思想是：①初始时，聚类集合为空，读入一个新的对象；②以这个对象构造一个新的类；③若已到数据库末尾，则转⑥，否则读入新对象，利用给定的距离定义，计算它与每个已有类间的距离，并选择最小的距离；④若最小距离超过给定的阈值r，转②；⑤否则将该对象并入具有最小距离的类中，转③；⑥结束。
(2)BIRCH算法BIRCH算法[11]试图利用有限的资源来生成最好的聚类结果，尽可能减少I/O请求。
BIRCH算法采用聚类特征树（CF-Tree）来表示聚类，CF树是高度平衡树，采用分层数据结构存储聚类特征。
聚类特征CF（Cluster Feature）是聚类信息的三元组：CF=(N,LS,SS)，这里N是类中对象个数，LS、SS分别是这N 个对象的属性值之和与平方和，用于计算属性均值和方差。
CF树的大小由两个参数确定：分支因子B和阈值T，分支因子定义了每个非叶节点孩子的最大数目，而阈值给出了叶节点中聚类的最大直径。
BIRCH算法包括两个阶段：第1阶段扫描数据库，建立初始存于内存的CF树；第2阶段采用某个聚类算法对CF树的叶节点进行聚类以进一步改进聚类质量。
由于CF树的每个节点只能包含有限数目的条目，节点并不总是对应于自然聚类，而且由于BIRCH算法用直径的概念控制聚类的边界，如果聚类的边界不是球形的，BIRCH算法不能很好地工作。
(3)STREAM算法S.Guha等人在提出了基于K-Means的STREAM算法[2-4]，使用质心和权值（类中数据个数）表示聚类。
STREAM算法采用批处理方式，每次处理的数据点个数受内存大小的限制。
对于每一批数据Bi，STREAM算法对其进行聚类，得到加权的聚类质心集Ci。
STREAM算法采用分级聚类的方法，如图1所示，首先对最初的m个输入数据进行聚类得到O(K)个1级带权质心，然后将上述过程重复m/O(K)次，得到m个1级带权质心，然后对这m个1级带权质心再进行聚类得到O(K)个2级带权质心；同理，每当得到m个i级带权质心时，就对这些质心进行一次聚类得到O(K)个i+1级带权质心；重复这一过程直到得到最终的O(K)个质心。
对于每个第i+1级带权质心而言，其权值是与它对应的i级质心的权值之和。
(4)CluStream算法C.Aggarwal,J.Han等人在文献[6]中提出了流数据聚类算法CluStream，首次提出把数据流看成一个随时间变化的过程，而不是一个整体进行聚类分析，该算法有很好的可扩展性，可产生高质量的聚类结果，尤其是在数据流随时间变化较大时比其它算法产生更高质量的聚类。
CluStream算法不仅能给出整个数据流聚类的结果，还可以给出任意时间范围内的聚类结果，以及进行数据流的进化分析。
该算法由在线和离线两部分构成，在线部分用micro-cluster定时存储数据流的摘要信息，对数据的处理和更新是增量式的，离线部分macro-cluster 通过对在线部分保存的中间结果的再处理得到用户感兴趣的不同时间范围内数据流的聚类结果。
通常最近的数据比历史数据更重要，为了既体现数据流进化的过程又不消耗过多的存储空间，C.Aggarwal等人提出了倾斜时间窗口的概念，用不同的时间粒度对数据流信息进行存储和处理，最近的数据变化以较细的时间粒度刻画，而离现在较远的数据以较粗的时间粒度刻画。
CluStream算法采用特殊的倾斜时间窗口——金字塔时间型时间窗口分级保存摘要信息。
micro-cluster是对BIRCH算法中聚类特征树的一种带时序的扩充。
对于带有时间戳T1……Tk的d维对象X1 (X)k，其micro-cluster定义为元组：，１，１、2、2²ã£¬µÚi层只存储T能够被整除的快照，其中=2,Âäµ½ÀëËü×î½üµÄmicro-cluster Mp的最大边界之内，则将其加入M p,否则为－1131－使用的micro-cluster或者合并两个micro-cluster（通过存储在micro-cluster中的时间戳信息来决定）。
由于聚类特征具有可加性和可减性，使得只需从金字塔型时间窗口中选择两个快照就可找出给定时间范围内产生的micro-cluster。
设用户查询时间终点为t c，时间窗口长度为h，在金字塔型时间窗口内保存的tc-h 之前距tc-h最近的快照为S(tc-h')，tc之后距tc最近的一个快照为S(tc)，则S(tc)中每个micro-cluster都可通过它对应的ID或者ID列表在S(t c-h')找到相应的micro-cluster，然后将这些micro-cluster的聚类特征相减就可得到tc-h 到tc之间生成的micro-cluster集N(tc,h)(N(tc,h)=S(tc)-S(tc-h'))。