大数据环境下的实时数据挖掘方法研究

摘要

本研究针对大数据环境下实时数据挖掘的挑战，系统分析了流数据的特征及其实时处理需求，构建了完整的理论框架和技术体系。首先，探讨了大数据的4V特征对数据挖掘的影响，并建立了基于滑动窗口和增量学习的流数据模型；其次，提出了涵盖数据预处理、增量式挖掘算法及概念漂移处理的关键技术，重点解决了流数据采样、在线模型更新及动态环境适应等核心问题；最后，基于主流分布式计算平台设计了可扩展的实时数据挖掘系统架构，并在金融风控、电商推荐及物联网监测等应用场景中验证了方法的有效性。