动态数据挖掘：体系结构与算法研究

"滕明鑫、熊忠阳和张玉芳在2008年的《计算机应用》期刊上发表了一篇关于动态数据挖掘的研究论文，探讨了如何在不断变化的动态数据中寻找有价值的知识。他们提出了动态数据挖掘的体系结构，并详细阐述了动态数据采集、处理以及使用滑动窗口和动态数据窗口的方法。此外，他们还引入了后续数据对挖掘结果进行评估，并采用K标号法来平滑处理动态目标数据集。关键词包括动态数据挖掘、体系结构、动态数据采集、处理、滑动窗口和动态数据窗口。该研究对于数据仓库建设和银行或大型企业的数据分析具有指导意义。" 这篇论文的核心知识点如下： 1. **动态数据挖掘（Dynamic Data Mining, DDM）**：DDM是一种新的数据挖掘方法，旨在处理不断变化的动态数据流，从这些快速流动的信息中提取出有用的知识。这与传统的数据挖掘不同，后者通常针对静态或周期性更新的数据集。 2. **动态数据挖掘体系结构**：作者给出了动态数据挖掘的系统架构，该架构可能包括数据输入、预处理、挖掘算法、结果评估和反馈等多个组成部分。这些组件共同协作，确保在动态环境中有效地进行数据处理和分析。 3. **动态数据采集与处理**：在动态数据环境下，数据的采集和处理是实时或近实时的。论文中提到了滑动窗口和动态数据窗口的概念，这两种技术用于捕获和管理不断变化的数据流，以便进行有效的分析。 - **滑动窗口**：这是一种处理连续数据流的方法，它固定窗口大小并在时间上移动，只保留最近的、符合窗口大小的数据记录，丢弃过期的数据。 - **动态数据窗口**：可能是指适应数据流变化的窗口机制，允许根据特定条件调整窗口大小，以适应数据流的波动。 4. **后续数据用于结果评价**：在DDM中，不仅仅是初始数据用于挖掘，后续到达的新数据也被用来评价和校正挖掘结果，以提高挖掘的准确性和时效性。 5. **K标号法**：K标号法可能是指一种评估和修正分类模型的方法，通过迭代和更新模型参数，以适应数据的变化趋势，确保挖掘结果在动态环境中的稳定性和可靠性。 6. **在银行和大型企业中的应用**：由于数据仓库在银行和大型企业中用于存储和分析大量业务数据，动态数据挖掘技术可以提高数据分析效率，帮助企业及时发现业务模式，支持决策制定。 动态数据挖掘是应对大数据时代数据流快速变化的一种重要方法，它结合了实时数据处理、动态窗口技术和后续数据评估，以提升数据仓库和大型企业在数据分析领域的效能。