数据流中频繁项集挖掘：算法演进、挑战应对与多元应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据正以前所未有的速度产生和积累。从电子商务的交易记录、社交网络的用户互动，到物联网设备的实时监测数据，这些数据呈现出一种连续、快速、海量且动态变化的特性，形成了所谓的数据流。与传统的静态数据集不同，数据流具有无限性、实时性、快速性和无序性等特点，这使得传统的数据挖掘技术难以直接应用于数据流环境中。

数据挖掘作为从海量数据中发现潜在模式、知识和规律的重要手段，在当今数字化时代发挥着至关重要的作用。而在数据流环境下进行数据挖掘，更是成为了应对大数据挑战的关键技术之一。数据流挖掘的目