As data streams are gaining prominence in a growing number
of emerging applications, advanced analysis and mining
of data streams is becoming increasingly important. While
there are some recent studies on mining data streams, we
would like to ask the following essential question: What
are the distinct features of mining data streams compared
to mining other kinds of data? In this paper, we take the
following position: online mining of the changes in data
streams is one of the core issues. We propose some interesting
research problems and highlight the inherent challenges.
Moreover, we sketch some preliminary results.
### 基于数据流的模式挖掘：研究问题与初步成果
#### 摘要
随着数据流在越来越多新兴应用中的重要性日益增加，对数据流进行高级分析和挖掘变得越来越重要。虽然近期已有一些关于数据流挖掘的研究，但本文提出了一个核心问题：数据流挖掘与其它类型数据挖掘相比有何独特之处？文章认为，在线挖掘数据流中的变化是关键问题之一，并提出了一些有趣的研究课题，同时指出了固有的挑战。此外，文中还概述了一些初步的研究结果。
#### 引言
近期研究表明，越来越多的新兴应用，如传感器网络、网络流量分析以及电子商务和股市在线分析等，都需要处理各种数据流。面对快速且庞大的数据流，进行高级分析和数据挖掘以捕捉趋势、模式和异常的需求变得非常迫切。近期已经有一些有趣的成果被报道，比如用于监控数据流统计的方法（例如[3,9,4]）以及用于数据流查询的回答技术。此外，传统的OLAP（联机分析处理）和数据挖掘模型也被扩展用于处理数据流，包括多维分析（例如[2]）、聚类（例如[10]）和分类（例如[5,11]）等方法。
尽管将现有的数据挖掘模型扩展到数据流领域可以为理解数据流提供有价值的洞察，但现在是时候考虑以下几个基本问题了：
1. **数据流挖掘的独特特征**：与传统数据挖掘相比，数据流挖掘有哪些独特之处？
2. **在线变化检测的重要性**：为什么在线检测数据流中的变化是数据流挖掘的核心问题之一？
3. **挑战与机遇**：数据流挖掘面临的挑战是什么？有哪些潜在的研究方向？
#### 数据流挖掘的独特特征
数据流挖掘的独特之处在于以下几个方面：
- **实时性**：数据流是连续的，因此必须实时处理，以便及时捕获有价值的信息。
- **无限性**：数据流通常是无界的，这意味着无法预知数据的大小和到达时间。
- **不可重复性**：一旦数据流通过系统，就可能无法再次访问这些数据。
- **动态性**：数据流随时间变化，因此需要能够适应这种动态性。
#### 在线变化检测的重要性
在线检测数据流中的变化之所以重要，是因为：
- **及时发现异常**：通过实时监测数据流的变化，可以及时发现异常情况，这对于许多应用来说至关重要。
- **趋势预测**：变化的检测有助于预测未来的发展趋势，从而为企业和个人提供决策支持。
- **资源优化**：实时调整资源分配策略，以应对数据流的变化，提高系统的效率。
#### 挑战与机遇
数据流挖掘面临的挑战包括但不限于：
- **算法设计**：需要设计能够在有限计算资源下高效运行的算法。
- **数据质量**：数据流可能存在噪声和缺失值，如何处理这些问题是一个挑战。
- **系统架构**：构建能够支持大规模数据流处理的系统架构是一项艰巨的任务。
- **隐私保护**：在处理个人数据时，如何保护用户隐私成为一个重要议题。
### 结论
数据流挖掘作为一项前沿研究领域，不仅对理论研究具有重要意义，也对实际应用产生了深远的影响。通过对数据流中变化的在线检测，不仅可以帮助企业更好地理解业务趋势，还能为决策者提供即时的数据支持。未来的研究应更加关注算法的效率和实用性，同时也需要解决数据质量、系统架构以及隐私保护等方面的问题。
