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本文工作针对这样一类时间序列流，其特点为：（1）序列动态增长，高维，甚至是无限的；（2）对序列中的数据只能一趟扫描，利用一趟扫描建立时间序列流的近似概要，其后的处理只能依赖该概要结构；（3）对序列中的数据的重视程度由近及远降低，对远的数据逐步遗忘．针对这些特点，本文提出一种称为“分层段模型”的时间序列流通用处理框架．在这一框架下，每一时间序列流将被动态地划分成若干子序列，每个子序列抽取成一个称为“段”的概要结构．段是分层组织的，通过段把传统静态时间序列的主要近似方法应用到时间序列流的场合，并实现流中数据的