面向用户兴趣漂移的Web数据流挖掘算法：理论、实践与优化

一、引言

1.1研究背景与动机

随着互联网的飞速发展，Web数据呈爆炸式增长。据统计，全球互联网用户数量已超过数十亿，每天产生的数据量高达数万亿字节。这些数据涵盖了各种类型，如文本、图像、视频、音频等，来源广泛，包括社交媒体、电子商务平台、搜索引擎、在线论坛等。面对如此庞大且复杂的数据，如何有效地挖掘其中有价值的信息，成为了学术界和工业界共同关注的焦点。

在Web数据的海洋中，用户兴趣漂移现象愈发显著。用户兴趣漂移是指用户在使用互联网过程中，其对各类信息的兴趣偏好随时间发生变化的现象。这种变化可能是由于多种因素引起的，例如用户