Was ist Data Stream Mining?

Data Stream Mining ist eine Strategie, bei der Informationen aus einem aktiven Datenstrom identifiziert und extrahiert werden. Mit diesem Ansatz sollen die Daten abgerufen werden, ohne dass der Stream selbst unterbrochen wird, sodass andere Benutzer die Daten auch während der Extraktion nutzen können. Diese Art von Datenstrom-Mining kann alle Arten von Daten umfassen, angefangen von der Sprach- bis zur Videoübertragung über das Internet bis hin zu alltäglichen Aufgaben wie das Abheben von Geld von einem Bankkonto mit einem Geldautomaten oder das Führen eines Telefongesprächs.

Eines der Merkmale von Data Stream Mining ist die Fähigkeit, genau zu projizieren oder vorherzusagen, wie die gewünschten Informationen lokalisiert werden sollen und welche Art von Tools zur Wissensermittlung beim Auffinden und erfolgreichen Extrahieren der gewünschten Informationen hilfreich sind. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Transaktion mit einem Geldautomaten einleitet, leitet die Programmierung des Automaten eine Suche nach relevanten Kontoinformationen ein, lokalisiert die Daten und bestimmt dann, ob der Betrag der Transaktion den Kontostand unter einen zulässigen Betrag reduziert. basierend auf der Art und Weise, wie das Konto strukturiert ist. Von dort aus kann die Programmierung relevante Daten an den Benutzer zurückgeben, z. B. den erfolgreichen Abschluss der angeforderten Transaktion dokumentieren und den verbleibenden Kontostand bereitstellen, nachdem die mit der Transaktion verbundene Gutschrift oder Lastschrift erfasst wurde.

Ein weiteres gängiges Beispiel für Data Stream Mining ist die einfache Websuche mithilfe eines Browsers. Bei dieser Anwendung gibt der Endbenutzer Suchwerte in ein Feld ein, und die Software, die den Browser steuert, versucht, diese Werte zu interpretieren und Daten zurückzugeben, die für die Suchkriterien relevant sind. Je nachdem, wie der Browser konfiguriert ist, kann dies auch eine Funktion umfassen, mit der die Absicht der durchgeführten Suche vorweggenommen und zusätzliche Wörter oder Ausdrücke bereitgestellt werden, mit denen die Suche nach Belieben des Benutzers verfeinert werden kann. Sobald der Benutzer sich für den Suchbegriff entschieden hat, gibt der Browser die Ergebnisse in der Rangfolge zurück. Dabei werden Algorithmen verwendet, die für die Konfiguration des Browsers selbst relevant sind.

Einer der Hauptvorteile von Data Stream Mining ist die Möglichkeit, auf Daten zuzugreifen und diese zu durchsuchen, ohne dass andere tatsächlich daran gehindert werden, dieselben Daten zu verwenden. Da die Datenströme ständig aktualisiert werden, können sich die Ergebnisse der Extraktion von Zeit zu Zeit ändern. Wenn Sie beispielsweise eine Websuche mit einem bestimmten Suchbegriff durchführen, erhalten Sie heute möglicherweise einen Satz von Ergebnissen, morgen jedoch einen geringfügig anderen Satz von Ergebnissen. Dies hängt davon ab, welche neuen Informationen in den Datenstrom eingegangen sind und wie die Suchmaschine diese Daten einstuft.