在线数据挖掘是一种新兴的技术，它结合了数据挖掘和在线分析的概念。这种技术的主要目标是从大量的、动态的、实时的数据中提取有用的信息和知识。
在线数据挖掘的主要技术包括：
1. 数据流处理：这是在线数据挖掘的基础，它涉及到对连续流入的数据进行处理和分析。这包括数据预处理（如清洗、转换、归一化等），以及实时数据分析（如频繁模式挖掘、关联规则挖掘等）。
2. 在线学习：这是在线数据挖掘的核心，它涉及到对新数据的学习和更新已有的知识库。这包括增量学习、在线分类、在线聚类等。
3. 实时推荐系统：这是在线数据挖掘的一个重要应用，它涉及到根据用户的行为和偏好，实时生成个性化的推荐。
4. 实时异常检测：这是在线数据挖掘的另一个重要应用，它涉及到实时地检测和处理数据中的异常或异常行为。
在实践方面，在线数据挖掘的应用非常广泛，包括但不限于：
1. 金融行业：在线数据挖掘可以用于信用评分、欺诈检测、市场预测等。
2. 电子商务：在线数据挖掘可以用于商品推荐、价格优化、库存管理等。
3. 社交网络：在线数据挖掘可以用于用户行为分析、社交网络结构分析、情感分析等。
4. 医疗健康：在线数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发、患者行为分析等。
5. 物联网：在线数据挖掘可以用于设备监控、能源管理、环境监测等。
总的来说，在线数据挖掘是一个充满挑战和机遇的领域，它需要我们不断地探索新的技术和方法，以应对不断变化的数据环境和用户需求。
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