1、隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,人們越來越多地依靠計(jì)算機(jī)幫助解決實(shí)際生產(chǎn)、生活中遇到的問題。案例推理技術(shù)作為一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,具有求解問題高效準(zhǔn)確,解決方案直觀易用,且能夠自我增量學(xué)習(xí)等優(yōu)點(diǎn),因此,其思想與方法被廣泛地應(yīng)用于實(shí)際中幫助人們進(jìn)行推理、解釋,解決問題。數(shù)據(jù)流作為近年來被廣泛關(guān)注并深入研究的新型數(shù)據(jù)類型,具有實(shí)時(shí)產(chǎn)生、源源不斷等特點(diǎn),現(xiàn)實(shí)生活中很多數(shù)據(jù)都具有類似特征,例如網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、股票交易數(shù)據(jù)等,因此對數(shù)據(jù)

2、流的挖掘與研究具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 本文首先闡述了基于案例的推理和數(shù)據(jù)流挖掘方面的主要理論與方法。重點(diǎn)介紹了基于案例推理的概念、分類和基本模型,研究了當(dāng)前基于案例推理方面的研究熱點(diǎn)。深入分析了數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)與研究思路,對數(shù)據(jù)流的聚類、分類、頻繁模式挖掘等算法進(jìn)行了詳細(xì)的論述。然后,分析了最小距離原則聚類算法和STREAM算法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的數(shù)據(jù)流聚類算法。在傳統(tǒng)案例推理模型的基礎(chǔ)上,引入數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù),提出了基