什么是数据流挖掘(Data Stream Mining)？

数据流挖掘是一种从活动数据流中识别和提取信息的策略，这种方法的思想是在不造成流本身任何类型的中断的情况下提取数据，这类数据流挖掘工作可能涉及到各种数据，从互联网上的语音到视频传输，甚至包括日常任务，如使用自动取...

数据流挖掘是一种从活动数据流中识别和提取信息的策略，这种方法的思想是在不造成流本身任何类型的中断的情况下提取数据，这类数据流挖掘工作可能涉及到各种数据，从互联网上的语音到视频传输，甚至包括日常任务，如使用自动取款机从银行账户取款或持有电话交谈。数据流挖掘的主要优点之一是能够访问和搜索数据，而不实际上禁止其他人使用相同的数据。数据流挖掘的特点之一是能够准确地预测或预测如何定位所需的信息以及什么类型的知识发现工具有助于定位和成功提取所需信息。例如，当客户使用自动柜员机发起交易时，机器的编程将启动对相关账户信息的搜索，定位数据，然后根据帐户的结构方式确定交易金额是否会将帐户余额减少到允许的金额以下。从那里，编程可以将相关数据返回给用户，例如记录请求的交易成功完成并提供帐户余额记录与交易有关的贷记或借记后剩余。数据流挖掘的另一个常见示例是使用浏览器进行基本的web搜索。使用此应用程序，最终用户将搜索值输入到字段中，驱动浏览器的软件试图解释这些值并返回与搜索条件有一定关联的数据根据浏览器的配置方式，这可能还包括一个功能，该功能旨在预测正在进行的搜索的意图，并提供可能有助于根据用户的喜好优化搜索的附加单词或短语。一旦用户确定了搜索短语，浏览器将按排名顺序返回结果，使用与浏览器本身的配置相关的算法。数据流挖掘的主要优点之一是能够访问和搜索数据，而不会实际禁止其他人使用相同的数据。由于数据流是不断更新的，提取的结果可能会不时发生变化。例如，使用特定搜索短语进行web搜索可能会在今天产生一组结果，但明天会根据输入到数据流中的新信息以及搜索引擎如何对数据进行排序来提供一组稍有不同的结果

发表于 2020-08-07 07:00
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分类：电脑网络

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