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流数据挖掘综述
引用本文:孙玉芬,卢炎生.流数据挖掘综述[J].计算机科学,2007,34(1):1-5.
作者姓名:孙玉芬  卢炎生
作者单位:华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉,430074
摘    要:作为一种新的数据形态,流数据对数据挖掘提出了诸多挑战。学者们已提出大量处理流数据的挖掘算法。本文对这些算法进行了综述。首先介绍了多个不同的数据流模型,这些模型对算法设计有着不同的要求。然后,总结了流数据挖掘算法的特点,并给出了算法中常用的技术。最后,分析了各个流数据挖掘任务中的代表性算法。

关 键 词:数据流  数据挖掘  时空复杂度  滑动窗口

Particle -size Features of Chuodun Paleosol and Identification of Its Parent Material
SUN Yu-Fen,LU Yan-Sheng.Particle -size Features of Chuodun Paleosol and Identification of Its Parent Material[J].Computer Science,2007,34(1):1-5.
Authors:SUN Yu-Fen  LU Yan-Sheng
Affiliation:Computer Department of Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074
Abstract:Data streams pose great challenges to data mining. Many stream data mining algorithms have been proposed. In this paper, we give an overview of these algorithms. Firstly, the data stream models are introduced. Then the characters of stream data mining algorithms are summarized and several techniques that are used in these algorithms are introduced. At last, the representative algorithms of every mining task are analyzed.
Keywords:Data stream  Data mining  Time-space complexity  Sliding window
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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