【摘 要】
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动态数据流具有数据量大、变化快、随机存取代价高、详细数据难以存储等特点，挖掘动态数据流对计算能力与存储能力要求非常高。针对动态数据流的以上特点，设计了一种基于自助抽
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.70671094）,浙江科技计划项目（No.2008C14061）,浙江省自然科学基金重点项目（No.Z1091224）,浙江省自然科学基金项目（No.Y1090617）.
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动态数据流具有数据量大、变化快、随机存取代价高、详细数据难以存储等特点，挖掘动态数据流对计算能力与存储能力要求非常高。针对动态数据流的以上特点，设计了一种基于自助抽样的动态数据流贝叶斯分类算法，算法运用滑动窗口模型对动态数据流进行处理分析。该模型以每个窗口的数据为基本单位，对窗口内的数据进行处理分析；算法采用自助抽样技术对待分类数据中的属性进行裁剪和优化，解决了数据属性间的多重线性相关问题；算法结合贝叶斯算法的特点，采用动态增量存储树来解决动态样本数据流的存储问题，实现了无限动态数据流无信息失真的静态有限
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