【摘 要】
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随着传感器数据、互联网数据、金融数据（股票价格等）、在线拍卖以及事务日志（网站访问日志、电话记录日志）等的不断产生,数据流成为了主要的数据形式.流挖掘是数据库领域的研究热
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目（12541239）.
论文部分内容阅读
随着传感器数据、互联网数据、金融数据（股票价格等）、在线拍卖以及事务日志（网站访问日志、电话记录日志）等的不断产生,数据流成为了主要的数据形式.流挖掘是数据库领域的研究热点,有很大的应用前景.本文首先简单介绍了数据流与聚类分析的概念,阐述了数据流中的聚类分析及其要求,详细说明了主要传统聚类方法的演变及各自代表性流数据聚类算法,并对其进行总结.在本文的最后,对流数据挖掘的前景做出展望.
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