基于数据流的移动数据挖掘研究综述.pdf

本文是一篇关于基于数据流的移动数据挖掘研究的综述，作者邓维维、彭宏和郑启伦来自华南理工大学计算机科学与工程学院。该研究领域受到了无线网络和移动设备广泛应用的推动，对高效数据流分析工具的需求日益增长。移动数据挖掘是普适计算环境下的一种特殊形式，旨在从持续不断的数据流中提取有价值的知识。 文章介绍了数据流的概念，数据流是一种非静态的数据集合，它不断地流入并且无法或不需要全部存储。数据流管理系统则针对这类数据进行处理，通常需要具备实时处理和低内存占用的能力。由于移动设备的资源限制，移动数据挖掘面临着独特的挑战，如计算能力有限、存储空间有限以及网络连接不稳定等。 接着，作者讨论了当前在移动数据挖掘领域的研究成果，包括各种适应于移动环境的数据挖掘算法和策略。这些算法通常需要优化以适应移动设备的资源约束，例如，采用近似算法来减少计算复杂度，或者设计离散化策略以减小数据存储需求。 文章还指出了移动数据挖掘面临的主要挑战，如动态变化的环境条件、数据的不确定性以及用户隐私保护。对于这些挑战，研究人员提出了多种应对策略，比如利用上下文感知技术来处理环境变化，使用模糊逻辑来处理不确定数据，以及采用匿名化技术来保护用户隐私。 此外，文中对比了不同的策略，分析了各自的优缺点，并强调了在实际应用中选择合适策略的重要性。例如，某些算法可能在准确性上有所牺牲，但能实现更快的响应速度，适合实时分析；而其他策略可能更注重保证结果的精确性，但可能需要更多的计算资源。 作者展望了移动数据挖掘的未来发展趋势，包括更智能的移动设备、更强的数据处理能力、更高效的挖掘算法以及与物联网、大数据等新兴技术的融合。随着技术的进步，移动数据挖掘有望在个性化服务、情境感知应用、智能决策支持等领域发挥更大的作用。 这篇综述提供了对移动数据挖掘领域的全面理解，阐述了其核心概念、研究进展、挑战与策略，并对未来的研发方向给出了前瞻性的见解。这对于相关领域的研究者和实践者来说，是了解和进入这个领域的重要参考。