基于云计算与物联网技术的数据挖掘研究

基于云计算与物联网技术的数据挖掘研究

苏胜

中国移动广西公司网络运营中心

摘要：数据挖掘作为一种重要的技术手段，可以从海量数据中挖掘出有用的信息和知识，为决策提供支持、优化业务流程、改善用户体验等。云计算和物联网技术的结合，为数据挖掘提供了更加广阔的应用场景和更加强大的计算和存储能力。因此，本文详细研究基于云计算与物联网技术的数据挖掘方式，为全面构建现代化社会贡献积极力量。

关键词：云计算；物联网；数据挖掘

通过深入挖掘云计算和物联网技术在数据挖掘中的优势和特点，可以为其在实际应用中的发挥提供理论支持和指导，明确如何利用云计算平台的弹性计算和存储能力，处理和分析物联网产生的海量数据，从而实现对物联网数据的高效挖掘和利用，还可以探索物联网数据挖掘技术在智慧城市、智慧农业、智慧医疗等领域的应用，为促进社会经济发展和改善人民生活水平提供科学依据。

一、云计算的数据挖掘模式

基于云计算的数据挖掘模式充分利用了云端的弹性计算和存储资源，能够处理大规模的数据，满足物联网设备产生的数据呈现的高速、大容量等特点，这种模式下，数据可以通过云端的高性能计算平台进行处理，实现快速而有效的数据挖掘任务。云计算的数据挖掘模式具有高度的灵活性和可扩展性，可以根据实际需求动态调整计算资源，实现对不同规模和复杂度的数据挖掘任务的支持。在物联网环境下，随着设备数量的增加和数据流量的变化，云计算平台可以根据需求动态分配计算资源，确保数据挖掘任务的高效完成。

二、云计算的数据挖掘技术

（一）数据汇总调度技术

数据汇总调度技术能够实现对分布式环境下海量数据的有效汇总和调度，确保数据能够及时准确地传输到云端进行挖掘分析。在物联网环境下，各种传感器、设备产生的数据分布广泛，数据量巨大，而且数据的采集频率也往往很高，因此需要一种高效的数据汇总调度技术管理和调度这些数据流[1]。数据汇总调度技术能够实现对数据的实时性和准确性的保障，通过对数据进行及时的汇总和调度，可以确保数据能够及时地传输到云端进行分析，提高数据的实时性，并借助有效的调度策略，减少数据传输的延迟，提高数据的准确性。如采用基于事件触发的调度策略，根据数据的产生情况动态调度数据传输，实现对数据的即时性响应。

（二）服务调度以及服务管理

服务调度是指根据任务需求和系统资源情况，将任务分配给合适的计算节点进行处理的过程[2]。在数据挖掘应用中，针对不同的数据挖掘任务，需要不同类型的计算资源和算法支持。服务调度可以根据任务的性质和优先级，动态地将任务分配给合适的计算节点，实现资源的最优利用，提高系统的整体性能。服务管理是指对分布式系统中的各个服务进行监控、调度和管理的过程。在数据挖掘应用中，服务管理可以通过监控系统的运行状态、资源利用率和任务执行情况，实现对系统的实时监控和调度，保证系统的稳定性和可靠性，通过引入自动化的服务管理系统，实现对任务执行过程的实时监控和调度，及时发现和处理系统中的异常情况，提高系统的可靠性和稳定性。

三、物联网数据挖掘技术模块

（一）物联网感知层

物联网感知层是物联网系统中的基础组成部分，负责采集和传输各类传感器设备产生的数据，这些数据来自物联网中的各种感知设备，如温度传感器、湿度传感器、运动传感器等，涵盖了多个领域的数据信息。物联网感知层通过各种感知设备实时采集环境中的数据信息，将其传输到云端进行进一步的处理和分析，这些数据包含了丰富的环境信息和用户行为数据，为数据挖掘提供了丰富的数据源[3]。在智慧城市项目中，通过在城市各处部署的传感器设备，可以实时采集城市交通、环境、气象等方面的数据，为城市管理部门提供数据支持，同时，物联网感知层还可以通过数据预处理和清洗，对原始数据进行初步的处理，提高数据的质量和可用性。

（二）传输层

传输层不仅需要具备高效稳定的数据传输能力，确保从各种物联网设备中采集到的海量数据能够及时、安全地传输到云端，也需要考虑网络通信的稳定性和安全性，保障数据传输过程中的数据完整性和机密性，如采用加密传输技术和传输协议来保护数据的安全传输[4]。此外，传输层还需要考虑网络带宽和延迟等因素，优化数据传输的效率和速度，保证数据能够及时到达云端，为后续的数据挖掘处理提供支持，并能够结合边缘计算技术，将部分数据预处理和初步分析工作下放到物联网边缘设备上进行，减少对云端资源的依赖，提高数据传输的效率和实时性。

（三）数据层

数据层是物联网系统中存储海量数据的核心组成部分，涵盖了各种类型和格式的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，这些数据来自物联网设备的感知层，涵盖了各种环境、设备和用户行为等方面的信息。数据层需要具备高效的数据存储和管理能力，应对海量数据的存储需求，通过分布式存储技术和大数据存储系统，实现数据的高可用性和高可靠性存储，并支持数据的快速检索和查询[5]。数据层还需要考虑数据的安全性和隐私保护，采用加密、权限控制等技术手段保护数据的安全，并承担数据预处理和清洗的重要任务，对原始数据进行去噪、去重、归一化等处理，提高数据的质量和可用性，为后续的数据挖掘任务提供高质量的数据支持。在智慧农业领域，通过对农业传感器数据进行清洗和预处理，可以提取出关键的农业指标数据，为农业生产决策提供支持。

（四）数据挖掘层

数据挖掘层负责对从数据层获取的海量数据进行分析和挖掘，发现其中隐藏的模式、关联和规律，提取有价值的信息和知识，这一过程涉及多种数据挖掘技术和算法，如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。通过这些技术的应用，可以从数据中挖掘出潜在的商业机会、用户行为趋势等，为企业决策和产品优化提供支持。数据挖掘层需要结合云计算技术，利用云平台提供的计算资源和分布式计算能力，实现对大规模数据的高效处理和分析[6]。云计算平台可以提供弹性的计算资源和高性能的数据处理能力，为数据挖掘任务提供强大的支持，如利用云计算平台实现数据挖掘算法的并行化处理，加快数据挖掘任务的速度和效率。此外，数据挖掘层还需要考虑数据挖掘结果的可解释性和可视化呈现，将挖掘出的知识和信息以直观、易理解的方式展示给用户和决策者，帮助其更好地理解数据背后的规律和趋势。

结束语：

云计算和物联网技术的结合为数据挖掘提供了新的思路和方法，可以实现对大规模、异构、动态的物联网数据进行有效处理和分析。物联网感知层、传输层、数据层和数据挖掘层的有机结合，构建了完整的物联网数据挖掘技术体系，为实现物联网数据的智能化应用奠定了基础。通过对数据挖掘技术的研究和应用，可以为企业提供更加精准的业务决策、优化产品和服务、提升市场竞争力。

参考文献：

[1]王艳雨,刘萍.基于云计算与物联网技术的数据挖掘分析[J].科技创新与应用2021,(35):94-97.

[2]杨晓娟.基于物联网和云计算技术的数据挖掘模型设计[J].无线互联科技,2023,20(14):113-115.

[3]王宝龙.云计算与物联网技术的数据挖掘研究[J].产业创新研究2022,(12):47-49.

[4]周鑫隆,梁婧.云计算与物联网技术的数据挖掘分析[J].电子世界2022,(2):28-29,32.

[5]黄君,陈超雪.云计算背景下物联网数据挖掘技术研究[J].电子世界2021,(22):4-5.

[6]李艳霞,张艳芳.基于改进PSO粒子群及K-Means聚类算法的物联网数据挖掘查全优化研究[J].长江信息通信,2024,37(1):155-157.