基本信息

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文档摘要

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探索不确定数据流中频繁项集挖掘算法：原理、挑战与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据呈爆发式增长，数据流作为一种新型的数据形式，广泛存在于诸多领域，如传感器网络收集到的数据、零售连锁店的在线交易记录、Web应用中的用户点击信息流、通信系统存储的电话拨打记录以及网络监控和流量管理系统中获取的性能测试数据等。数据流具有快速、实时、连续、无界等显著特点，这使其与传统的静态数据存在本质区别。在数据挖掘领域，从数据流中提取有价值的信息成为了极具挑战性但又至关重要的任务，其中频繁项集挖掘作为关联规则挖掘的基础与核心，更是受到了广泛关注。

传统的数据挖掘算法主要针对静态