典型流式机器学习算法并行化：设计理念、实现路径与应用效能

一、引言

1.1研究背景与动机

在大数据时代，数据以前所未有的速度和规模不断产生，数据量的快速增长对传统机器学习算法提出了严峻挑战。传统机器学习算法通常基于批量数据进行处理，在面对海量数据时，其处理速度受限，难以满足实时性和高效性的要求。例如，在互联网领域，每天产生的用户行为数据、搜索记录、社交网络信息等规模巨大，若使用传统机器学习算法进行分析和挖掘，可能需要耗费大量时间，导致分析结果的时效性大打折扣，无法及时为企业决策提供支持。

为应对这些挑战，流式机器学习算法应运而生。流式机器学习旨在处理连续、快速到达的数据，能够在数据流动过程