1、數(shù)據(jù)流挖掘是當(dāng)今的熱點(diǎn)問題之一，具有廣闊的發(fā)展前景。離群點(diǎn)檢測(cè)是數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)之一，具有非常重要的研究?jī)r(jià)值，始終受到研究人員的重視。
　　 雖然傳統(tǒng)靜態(tài)數(shù)據(jù)集的離群點(diǎn)檢測(cè)已經(jīng)取得了十分豐碩的成果，但是其處理方法不能直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)流之中，因此，數(shù)據(jù)流中離群數(shù)據(jù)挖掘問題亟待解決。本文借鑒數(shù)據(jù)流挖掘已有的處理方式，提出了基于滑動(dòng)窗口模型的數(shù)據(jù)流離群點(diǎn)檢測(cè)算法，并對(duì)其做了進(jìn)一步的優(yōu)化處理。本文的主要研究成果包括以下方面：
　　

2、 ①首先回顧了數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀，敘述了數(shù)據(jù)挖掘的功能、過程以及應(yīng)用價(jià)值。其中著重介紹了離群點(diǎn)檢測(cè)的意義，并對(duì)其方法進(jìn)行了分類概括。為了挖掘數(shù)據(jù)流中的離群數(shù)據(jù)，本文分析了數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)，并且總結(jié)了對(duì)其進(jìn)行挖掘時(shí)常用的處理模型。
　　 ②對(duì)目前比較重要的數(shù)據(jù)流離群點(diǎn)檢測(cè)方法--基于聚類的方法和基于距離的方法，分別進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹，并對(duì)它們的優(yōu)點(diǎn)和不足進(jìn)行了分析和總結(jié)。
　　 ③在前人研究成果的基礎(chǔ)之上，提出了一種基于滑動(dòng)窗

3、口模型的數(shù)據(jù)流離群點(diǎn)檢測(cè)方法SODS。該方法使用簡(jiǎn)單的滑動(dòng)窗口對(duì)數(shù)據(jù)流的新舊數(shù)據(jù)更迭進(jìn)行有效管理，其正確性是可以接受的。由于算法采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有效地降低了近鄰集統(tǒng)計(jì)時(shí)的計(jì)算量，并且在離群點(diǎn)查詢處理時(shí)利用安全點(diǎn)概念進(jìn)行精簡(jiǎn)，使得該算法的時(shí)間性能要好于同類算法。
　　 ④以SODS算法為基礎(chǔ)，提出了剪枝算法SODS1，有效地削減了冗余計(jì)算，提高了算法時(shí)間性能；對(duì)滑動(dòng)窗口添加緩沖機(jī)制，得到了BSOD算法，避免對(duì)窗口邊界附近數(shù)據(jù)點(diǎn)的近鄰