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文档摘要

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数据流挖掘算法：演进、创新与多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，数据以前所未有的速度和规模产生，数据形态也从传统的静态数据逐渐演变为动态、连续的数据流。数据流广泛存在于众多领域，如金融交易、网络监控、传感器网络、社交媒体、医疗监测等，它具有数据量巨大、到达速度快、持续时间长且分布动态变化等特性，这些特性使得传统的数据挖掘算法难以有效处理和分析数据流。

传统数据挖掘算法通常假设数据是静态的、可多次访问的，并且能够全部存储在内存或磁盘中。然而，数据流的无限性和快速到达的特点，使得算法无法对其进行多次扫描，同时有限的内存也无法存储全部数据。此外，数据流中的数据分布