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数据流是用于许多不同的应用的一种重要模式：网络流量分析，传感器网络监控，运动对象的跟踪，金融数据分析。主要的挑战是：1）速度的挑战：数据正在进入该系统中的实时处理（例如，股票指数报价，传感器测量结果，网络流量）; 2）空间的挑战：数据通常是无界的某些职位上如何有效地存储和处理数据的另一个挑战。很多数据流应用的监控应用，其中的实时数据流进入系统体积庞大需要进行趋势分析和异常检测进行监控。关键的是要检测的模式和关系中可能存在的共同进化的数据流。流往往是内在相关性（例如，温度在同一栋大楼，在同一网络中主机的流量，在同一个市场，价格等），它可以减少几百个数字流逼到了一把隐变量的紧凑描述的主要趋势，并显着降低了进一步的数据处理的复杂性。

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