摘 要: 近期，随着诸如实时监控系统、网络入侵检测和web上用户点击流等动态的应用环境源源不断地产生海量的、时序的、快速变化的和潜在无限的数据流，对数据流挖掘的研究变得重要而富有意义。聚类分析作为数据流挖掘领域的一个重要问题，在近期被高度重视和广泛研究。由于数据流模型不同于传统数据集的特殊性质，新的要求和挑战应运而生。本文对数据流挖掘中各种聚类分析算法和处理框架做了综述。文章力图回顾数据流聚类分析领域的最近发展水平，提供给读者该领域的一个清晰的蓝图。为了实现这个目标，我们将首先介绍数据流聚类的基本概念、要求和底层的支撑技术。然后，我们将回顾历史，追寻各类数据流聚类算法和处理框架的发展轨迹将有助于深入理解这些算法。在详细描述一些经典和流行的聚类算法和处理框架后，我们将讨论该领域中哪些问题已经得到解决。最后，我们将展望未来，提出数据流聚类领域中进一步的研究热点和研究方向。