什么是数据流挖掘？(data stream mining?)
数据流挖掘是一种涉及从活动数据流中识别和提取信息的策略。通过这种方法，我们的想法是在不造成流本身任何类型的中断的情况下提取数据，从而使其他人即使在提取过程中也可以使用数据。这种类型的数据流挖掘工作可能涉及各种数据，从互联网上的语音到视频传输，甚至包括使用自动柜员机从银行账户提款或进行电话对话等日常任务。
数据流挖掘的一个特点是能够准确地预测或预测如何定位所需信息，以及何种类型的知识发现工具将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启动交易时，该机器的编程将启动对相关账户信息的搜索，定位数据，然后根据账户结构确定交易金额是否会将账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，例如记录请求交易的成功完成情况，并提供记录交易所涉及的贷方或借方后剩余的账户余额。
数据流挖掘的另一个常见示例是使用浏览器的基本web搜索。使用此应用程序，最终用户在字段中输入搜索值，驱动浏览器的软件试图解释这些值并返回与搜索条件相关的数据。根据浏览器的配置方式，这还可能包括一个功能，该功能旨在预测正在进行的搜索的意图，并提供额外的单词或短语，以帮助根据用户的喜好改进搜索。一旦用户确定了搜索短语，浏览器将使用与浏览器自身配置相关的算法，按排名顺序返回结果。
数据流挖掘的一个主要好处是能够访问和搜索数据，而实际上不禁止其他人使用相同的数据。由于数据流不断更新，提取的结果可能会不时改变。例如，使用特定搜索短语进行web搜索今天可能会产生一组结果，但明天会根据数据流中输入的新信息以及搜索引擎对该数据的排序方式提供一组稍有不同的结果。
- 发表于 2021-12-13 13:09
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- 分类：互联网
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