数据流环境下Top-K频繁闭项集挖掘算法的创新与优化研究

一、绪论

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据以前所未有的规模和速度持续增长。从互联网中的网页浏览记录、用户点击流，到传感器网络产生的监控数据，再到金融交易中的实时数据等，这些数据都呈现出数据流的形式。数据流具有连续性、高速性、无限性和动态性等显著特点，这使得传统的数据挖掘算法难以直接应用于数据流的处理。

数据流挖掘作为应对这些挑战的关键技术，旨在从连续不断、快速到达的数据流中实时提取有价值的信息和知识，已成为数据挖掘领域的重要研究热点。在众多数据流挖掘任务中，频繁项集挖掘是一项核心任务，其目标是找出在数据集中频繁出现