データストリームマイニングとは

データストリームマイニングは、アクティブなデータストリームから情報を識別および抽出する戦略です。 このアプローチでは、ストリーム自体に何らかのタイプの中断を作成せずにデータをプルし、抽出が行われている間でも他の人がデータを利用できるようにするという考え方です。 このタイプのデータストリームマイニング作業には、インターネットを介した音声からビデオの送信、さらには現金自動預け払い機を使用した銀行口座からの引き出しや電話での会話など、日々のタスクに至るまで、あらゆる種類のデータが含まれます。

データストリームマイニングの特徴の1つは、目的の情報を見つける方法と、目的の情報を見つけて正常に抽出するのに役立つ知識発見ツールの種類を正確に予測または予測できることです。 たとえば、顧客が現金自動預け払い機を使用してトランザクションを開始すると、マシンのプログラミングは関連するアカウント情報の検索を開始し、データを見つけて、トランザクションの量がアカウントの残高を許容量未満に減らすかどうかを決定します。アカウントの構造に基づいています。 そこから、プログラミングは関連するデータをユーザーに返すことができます。たとえば、要求されたトランザクションが正常に完了したことを記録し、トランザクションに関連するクレジットまたはデビットが記録された後の口座残高を提供します。

データストリームマイニングのもう1つの一般的な例は、ブラウザーを使用した基本的なWeb検索です。 このアプリケーションでは、エンドユーザーが検索値をフィールドに入力し、ブラウザーを駆動するソフトウェアがそれらの値を解釈して、検索条件に関連するデータを返します。 ブラウザの設定方法によっては、実行される検索の意図を予測し、ユーザーの好みに合わせて検索をさらに絞り込むのに役立つ追加の単語またはフレーズを提供する機能も含まれます。 ユーザーが検索フレーズを決定すると、ブラウザは、ブラウザ自体の構成に関連するアルゴリズムを使用して、ランキング順に結果を返します。

データストリームマイニングの主な利点の1つは、他の人が同じデータを使用することを実際に禁止することなく、データにアクセスして検索できることです。 データストリームは絶えず更新されているため、抽出結果は随時変更される場合があります。 たとえば、特定の検索フレーズを使用してWeb検索を実行すると、今日1つの結果セットが得られる場合がありますが、データストリームに入力された新しい情報と検索エンジンがそのデータをランク付けする方法に基づいて、明日わずかに異なる結果セットを提供します。