流数据是一种具有快速产生、一次处理、不断变化和无限等特点的数据序列,这使得传统的数据挖掘手段难以适用于数据价值分析。挖掘流数据中潜在的数据分布,分析其演化规律,从而发现其中隐藏的数据价值成为了一个有待解决的问题。针对上述问题,本文以流数据为研究对象,对具有演化特性的流数据潜在的数据分布和演化规律进行了深入研究。本文的贡献主要包括以下三个方面:首先,针对现有的流数据聚类方法不能反映具有重复出现价值类别的问题,提出了一种实时流数据演化聚类算法。该算法首先通过构建类核模型刻画类别的关键信息,实现检测重复出现的类别;其次建立了权重动态衰减模型,根据微簇的时空特征动态调整不同微簇的衰减速率,正确发现聚类演化。实验结果表明所提方法在保证聚类质量的前提下,能够实时发现具有重复出现特性的价值类别;同时类核模型的构建在聚类运算时间方面提升了10%,为更大规模的聚类分析和价值发现提供了扩展空间。其次,针对现有的流数据聚类算法对流数据中不同类型的演化活动难以捕获和演化过程难以解释的问题,提出了基于类核的流数据演化分析算法。该算法使用类核模型刻画了相邻时间片类别之间的不变性,从而为流数据的演化分析提供了有效表示;然后定义了6种演化类型,覆盖了流数据演化的全生命周期。实验结果表明,该算法可以获得高质量的聚类划分,成功捕获流数据中不同类型的演化过程,从而为流数据的演化趋势预测提供重要的参考依据。最后,结合本文研究内容设计并实现了大数据演化分析系统。该系统主要包括流数据实时聚类和演化分析等功能。实时聚类是通过模拟流数据的产生过程,根据算法配置的规则和参数完成新到达数据与当前数据的匹配合并以及旧数据的淘汰与删除工作。演化分析主要是对不同时刻流数据中的类别和分布进行实时统计分析,以表现其动态演化的特性。最后通过提供数据的详情分析来展示流数据的类别分布以及演化情况。通过对流数据聚类和演化分析过程的可视化展示,从而验证了本文所提方法的有效性。综上所述,本文针对流数据中不断变化的数据分布以及流数据的演化过程展开研究,分别提出了实时流数据演化聚类算法和基于类核的流数据演化分析算法,最后设计和实现了大数据演化分析系统。通过使用不同数据集和方法进行实验对比分析,证明了本文所提方法的有效性,为大数据的价值发现与评估提供了参考依据,具有重要的理论价值和应用前景。