流式数据关联规则挖掘：进展与挑战

"这篇论文是关于流式数据上关联规则挖掘的研究综述，作者朱小栋和沈国华探讨了在高速实时的流式数据环境下，关联规则挖掘所面临的资源挑战，并提出形式化的定义和基本挖掘算法。文章回顾了近年来的研究进展，分析了存在的问题及解决方案，并展望了未来的研究方向。此研究受到了上海理工大学和国家自然科学基金等多个项目的资助。" 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的知识发现方法，它从大型数据库中寻找商品、事件或属性之间的有趣关系。传统上，关联规则挖掘应用于静态数据集，但随着各种工程领域如物联网、金融交易、网络日志等产生大量高速实时的流式数据，这种方法需要适应新的挑战。流式数据是连续且无界的，因此对处理速度和内存管理有更高的要求。 这篇论文首先给出了流式数据上关联规则的定义，这涉及到如何在数据不断流入且无法全部存储的情况下，有效地识别频繁项集和频繁模式。频繁项集是指在数据流中出现次数超过预设阈值的项集合，而频繁模式则是基于这些项集建立的规则。挖掘过程中，算法需要快速响应新数据并动态更新频繁项集，同时控制存储开销，防止因数据量过大而导致的资源耗尽。 论文系统回顾了流式数据上关联规则挖掘的最新研究成果，这些研究通常涉及增量式学习、滑动窗口、近似计算和数据摘要等技术，以应对流数据的特性。增量式学习允许算法逐步适应数据变化，滑动窗口则限制考虑的数据范围，近似计算可以牺牲一定的精确性来提高效率，而数据摘要则通过压缩数据来降低处理复杂性。 当前研究的主要问题包括如何在有限资源下保持高效挖掘，如何平衡精度和效率，以及如何有效地检测和处理异常和概念漂移。论文深入分析了这些问题的解决方案，如动态调整阈值、利用分布式计算、采用数据流聚类等。 对于未来的研究方向，论文指出可能包括更智能的窗口管理策略、自适应的挖掘算法、集成深度学习的关联规则挖掘，以及如何将关联规则应用于实时决策支持系统。此外，考虑到隐私保护和数据安全日益重要的需求，如何在流式数据挖掘中实现隐私保护也是值得研究的重要课题。 这篇综述为读者提供了流式数据上关联规则挖掘的全面理解，不仅涵盖了基础理论和技术，还揭示了当前研究的挑战和未来趋势，对相关领域的研究者和实践者具有很高的参考价值。