(45) 万方数据 1 华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文 1 绪论 数据流挖掘（Data stream mining）是一个活跃的研究领域，相关概念在不久前被 研究者提出，是指对从大量连续生成的数据中发现知识的相关研究。
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Data stream mining is to extract useful information and knowledge which embed in the streaming data and previously unknown to users.
数据流挖掘即在流式数据上提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
参考来源 - 数据流频繁项挖掘与聚类分析的研究How to make accurately outlier detection in real-time to data in these scenes and achieve the relevant application requirements has become a hot research topic in data streams mining.
如何对这些场景中大量的数据流实时准确地进行异常检测以达到相关的应用需求已成为当前数据流挖掘的研究热点。
参考来源 - 演化数据流的异常检测研究Data stream technique is becoming hot in the field of data processing. Mining data streams is one of the important branches in data stream researches.
数据流技术已成为当今数据处理领域的研究热点,数据流挖掘是数据流技术研究的重要分支。
参考来源 - 数据流挖掘技术及应用研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
数据流频繁模式挖掘是数据流挖掘的基础研究之一。
Frequent pattern mining is one basic research of data stream mining.
最后，举例说明了数据流挖掘的应用，并展望了数据流挖掘未来的研究方向。
Finally, main applications and future research directions of data stream mining are pu...
近年来，数据流挖掘越来越引起研究人员的关注，已逐渐成为许多领域有用的工具。
Data stream mining has attracted many researchers 'attention and has become a useful tool for many fields.
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