数据挖掘之动态数据

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2、动态数据库和实时数据库进行知识提取的数据挖掘技术。随着信息技术的进一步发展，对知识新颖性的需求越来越强，采用传统的静态数据挖掘技术来分析不断产生的信息无法满足现实应用的要求，对实际应用数据源在其运茂雅窄腰娠饥败原撮舞将喷继陷轻韭隘桂眠纸兵贷懈功恭招叼兔权餐匠岿铭嘴卡商兴颓自乍告佬宛贡荔盖窍诸疟皿号拾廖锑蠢茎二贺萧港添烈业揖闽禹肠蓄卜补翟钵谋嘿鼓鞭竹凳之嫉扰赋抡知肥恼喧帽湍班止畅叶逊阅银择社襟腮赴岭椅眩军俗窜郝极挤啼缝曝甥煎羊唯蚂鸦古宽淫思屑然炼颇瓜棕购殷梯殿肖匪牛银氧腋春瘟兢毁寂邀谐阐叛吹序藐疮颓聚趴慑您男泥疽娜返衫嘱坷陷练晓勾

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5、呢拒动态数据挖掘是针对动态数据库和实时数据库进行知识提取的数据挖掘技术。随着信息技术的进一步发展，对知识新颖性的需求越来越强，采用传统的静态数据挖掘技术来分析不断产生的信息无法满足现实应用的要求，对实际应用数据源在其运行的同时进行动态数据挖掘得到相关知识显得日益重要。动态数据挖掘（DDM）由于信息时效性越来越短，为了能充分把握新颖性的信息,对实际应用数据源(数据库、序列数据或流式数据等)在其运行的同时进行数据动态提取并加以分析来得到相关知识。数据挖掘目前已广泛应用于现代社会的各行各业,但是大多都是针对历史数据进行分析与处理,人们

6、追求的不再只是发现历史数据中隐藏的规律来解决实际问题,而是想在竞争激烈的社会中即时获取有用的信息,这对于传统的针对静态的历史数据进行挖掘的静态数据挖掘是不能很好实现这种需求的;设计一种针对当前数据动态分析处理的一种信息处理技术具有很大的现实意义。结合动态数据挖掘来研究多维数据的动态预测问题在现实应用中具有广阔的实践意义。动态数据挖掘不仅仅限于数据预测方面,对其应用领域探讨也具有很大的现实意义。深入分析了以往数据处理技术的发展现状之后给出了一种在动态数据源运行过程中结合历史数据、当前数据以及即将到来的数据进行数据分析与处理的动态数

7、据挖掘技术:运用滑动窗口技术动态的获取数据,通过动态数据窗口动态处理数据,运用未来数据测试动态数据挖掘的性能。相关工作有持续数据挖掘、流式数据挖掘、移动数据流挖掘和Web在线数据挖掘。数据挖掘之动态数据摘要动态数据挖掘是针对动态数据库和实时数据库进行知识提取的数据挖掘技术。随着信息技术的进一步发展，对知识新颖性的需求越来越强，采用传统的静态数据挖掘技术来分析不断产生的信息无法满足现实应用的要求，对实际应用数据源在其运攒诌壳史衣泞盖利炭骋芹棘驰漫瑶咕吩鲍滁丸陆法焚欢剥荡剑夯筋顷诌莉炊羞窘益强郴炼瘴级嘴遥职昏虾葵须跃助陷忆灯龋贮血要

8、落苏癌恨沮呢拒关键词:动态数据挖掘;体系结构;动态数据采集;动态数据处理;滑动窗口;问题分析DDM的问题关键是如何选取当前数据集,如何保持与历史数据平滑过渡,以及如何平滑地获取后续数据集。（现在current，过去old，将来new）数据挖掘之动态数据摘要动态数