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数据流挖掘算法研究综述
引用本文:蒋盛益,李庆华,李新.数据流挖掘算法研究综述[J].计算机工程与设计,2005,26(5):1130-1132,1169.
作者姓名:蒋盛益  李庆华  李新
作者单位:1. 华中科技大学,计算机学院,湖北,武汉,430074;衡阳师范学院,计算机系,湖南,衡阳,421008
2. 华中科技大学,计算机学院,湖北,武汉,430074
基金项目:国家自然科学基金项目(60273075)
摘    要:流数据挖掘是数据挖掘的一个新的研究方向,已逐渐成为许多领域的有用工具。在介绍数据流的基本特点以及数据流挖掘的意义的基础上,对现有数据流挖掘算法的主要思想方法进行了总结,并指出了这些方法的局限性。最后对数据流挖掘的发展方向进行了展望。

关 键 词:数据流  挖掘算法  聚类  分类  频繁模式
文章编号:1000-7024(2005)05-1130-03

Survey on data stream mining
JIANG Sheng-yi,LI Qing-hua,LI Xin.Survey on data stream mining[J].Computer Engineering and Design,2005,26(5):1130-1132,1169.
Authors:JIANG Sheng-yi  LI Qing-hua  LI Xin
Affiliation:JIANG Sheng-yi 1,2,LI Qing-hua 1,LI Xin 1
Abstract:Data stream mining is a new research aspect of data mining. It has be come a useful tool for many fields. The essential characteristic of data stream and the significance of data stream mining are introduced. The main ideal of existing data stream mining algorithms is summarized, and the limitation of the algorithms is pointed out. Some research directions about data stream mining in future work are put forward.
Keywords:data stream  data stream mining  clustering  classification  frequent pattern  
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