Kunskap inbäddad i en dataström kommer sannolikt att förändras allteftersom tiden går. Att snabbt identifiera den senaste tidens kunskapsbyte kan ge värdefull information för analys av dataströmmen. Men de flesta gruvalgoritmer över en dataström kan inte extrahera den senaste förändringen av kunskap i en dataström adaptivt. Detta beror på att den föråldrade informationen om gamla dataelement som kanske inte längre är användbara eller möjligen ogiltiga för närvarande anses vara lika viktig som den om nya dataelement. I detta dokument föreslås en skjutfönster metod som finner nyligen frekventa artiklar över en transaktionell online data ström adaptivt. Storleken på ett skjutfönster definierar den önskade livslängden för information i en nygenererad transaktion. Följaktligen anses endast nyligen genererade transaktioner inom fönstrets räckvidd hitta de nyligen återkommande objekten i en dataström.
Chang och Lee föreslog estWin algoritm REF som finner de senaste frekventa mönster adaptivt över transaktionella dataströmmar med skjutfönster modell.
estWin : Online data stream mining of recent frequent itemsets by sliding window method
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}