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一些先進 應用如欺詐檢測和趨勢學習等帶來了數據流頻繁模式挖掘的發展。不同于靜態數據，數據流挖掘面臨著時空約束和項集組合爆炸等問題。對已有數據流頻繁模式挖掘算法進行綜述并對經典和最新算法進行分析。按照模式集合的完整程度進行分類，數據流中頻繁模式分為全集模式和壓縮模式。壓縮模式主要包括閉合模式、最大模式.top-k 模式以及三者的組合模式。不同之處是閉合模式是無損壓縮的，而其他模式是有損壓縮的。為了得到有趣的頻繁模式，可以挖掘基于用戶約束的模式。為了處理數據流中的新近事務，將算法分為基于窗口模型和基于衰減模型的方法。數據流中模式挖掘常見的還包含序列模式和高效用模式，對經典和最新算法進行介紹。最后給出了數據流模式挖掘的下一步工作。
在一些新興的應用場景下，例如智能城市、大型基礎設施監控、物聯網等，數據產生的速度越來越快。數據流（ datastream）被認為是高速率數據，通常被認為是大數據，它是無限的、快速的變化的和有序的。在某些環境下，數據流的處理方法必須快速且能適應變化。數據流模型面臨的主要約束“包括：
1）數據量巨大，可以認為是無限的。因此，無法存儲所有的數據。合理的方法是存儲數據的概要信息。
2）數據到達的速度快。因此，需要實時處理數據，且處理后數據即被丟棄。
3）數據項的分布可能隨著時間而變化。因此，歷史數據會變得無用甚至有害。
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