云计算平台下的物联网数据挖掘

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【摘要】知识经济时代下，大数据技术已成为应用最广泛的数据技术之一，其具备的海量数据处理能力和大数据挖掘能力为许多产品的功能开发提供了更加强力的支持。物联网技术作为结合了互联网新兴技术和传统电信网技术的信息载体，能够有效推动我国各行各业与互联网技术的充分结合。基于此，本研究着重探讨云计算平台对于物联网数据挖掘功能的作用，探讨物联网数据挖掘技术在新的时代背景下的应用价值。

【关键词】云计算；物联网；数据挖掘

1引言

以信息化和数字化提升生产力的进一步开发已成为全球人们的共识，人们与物联网在生活中的联系已经变得越来越常见。所以，探究物联网数据挖掘技术在云计算平台中的应用方式对于提升全民数字化生活的质量有着关键性的作用，能够有效改善我国的民生质量和科研水准。

2云计算平台的基本特点

云计算是当前时代最热门的互联网技术之一，它可以为互联网用户提供贴合不同需求的定向服务，由于云计算的技术基础是互联网采集的海量用户数据，而这些数据在显示的时候经常呈现出云朵形状的图形，云计算这一称呼也是由此而来的。云计算以大量先进的计算机硬件和软件技术为基础，能够对海量的数据进行统计、整理和分析。例如，谷歌云计算拥有十多万台服务器，其他体量较大的搜索引擎开发公司拥有的服务器数量也以十万为基准。云计算的重要特点之一便是虚拟化。用户可在家中的客户端使用互联网产品，通过形式虚拟的电子产品获得云计算服务[1]。服务器为客户端提供的服务都能在云计算服务器内完成计算。云计算的另一个重要特征就是可靠性。云计算的数据具备节点同构的性质，数据的这一特性能够保障其安全性，从而提升云计算服务的可靠性。云计算的适用范围极为广泛，云计算的技术特点支持它可以服务于种类不同的软件，从而提升软件服务的能力和效率。如果云计算的计算总量较大，计算工具还可以依据用户的实际需求制定不同的计算策略，从而满足不同种类用户的使用要求。

3云计算平台对物联网数据挖掘的作用分析

3.1物联网感知层和传输层的作用分析

数据挖掘的重要工具之一便是物联网系统中的感知层。感知层基础的感知功能可以支持范围广泛的数据采集行为，在使用者设定的采集区域内进行数据感性工作。物联网的数据采集常用传感器和摄像头来实现。在数据采集工作完成之后，物联网感知层中的通信模块会将数据传送至需求数据的各个节点，在节点进行备份之后再统一发送给云计算数据平台。这就是物联网感知层的全部工作流程。而物联网传输层的主要职责便是在感知层传输数据的过程当中充当传输者的角色。传输层主要依赖的技术是传感器技术和无线网络技术，在数据设备形成联合网络之后，传输系统能够实现高效的传输行为[2]。物联网感知层的收集数据功能与传输层的信息传输功能配合，共同实现信息的网络建设。而且，针对不同的实际情况，不同性能的传感器和传输器能够实现不同的效果，从而实现效果的多样化，服务于不同使用需求的客户。

3.2数据挖掘服务层的作用分析

数据挖掘服务层包括几大功能模块，分别是数据准备模块、数据挖掘模块和用户使用模块。数据准备模块主要的功能是将数据进行预处理、分析现有数据的基本状态、转换数据的基础表现形式和统计数据的基本规则。数据挖掘模块的主要功能是将数据中蕴含的客观规律和知识内容挖掘出来，采取各类统计和评估算法，对于数据的表象进行深度发掘，以预处理的数据规律作为基础，挖掘数据的深度价值。用户模块主要用于向用户展示数据的规律和内涵，所以比较注重数据表现手法的可视化处理。数据挖掘的重点是针对不同类型的数据采取不同的分析模式，在当前的数据挖掘市场中，常用的数据挖掘方法主要有：类似性分析、偏差性分析、关联分析、聚类分析。这些数据方法都属于数据挖掘算法集合。所以，如果想在云计算平台中想要做到算法的灵活运用，就要利用用户数据的分析对于算法应用情况做出针对性地调整。例如，在用户的客户端使用过程中，用户模块需要做好数据规律的统计和识别，从而提升用户的使用体验[3]。

3.3数据源转换模块的作用分析

在数据源转换模块中，异构性和海量性是最主要的两个特点。所以，一定要切实提升物联网挖掘系统的开发效果，从而提升物联网数据处理的质量和效率。例如，在物联网数据挖掘系统中，一般都会建设数据源转换模块，它能够实现数据转换的异构性。还有的物联网数据挖掘系统会设计分布式存储模块，用以存储海量的用户数据。实现分布式存储模块的方法主要是云计算平台Hadoop中的HDFS系统[4]。当用户的数据需求不同时，数据挖掘之后呈现的数据结构也会呈现出区别，这种异构性能够保障数据的挖掘和分析是紧贴用户的使用需求的。总之，数据源转换器能够确保数据库的合理性，推动数据挖掘任务的实施。

4结语

综上所述，物联网数据挖掘技术需要合理利用云计算平台的技术优势，以实现物联网技术的进一步突破。在云计算平台中开发新型物联网数据挖掘系统，有助于提升数据挖掘的精度和质量。在当前的技术发展状况下，数据挖掘技术需要继续提升其挖掘效率，从而适应飞速发展的经济环境，开发出更适合当代人们使用的数据挖掘系统，推动国家整体的技术革新和经济建设，为我国生产力的提升提供技术性的帮助。

【参考文献】

[1]陈琛．基于云计算物联网数据挖掘模式的构建[J].信息与电脑，2018,417(23):119-120.

[2]赵建保，施烁．浅析基于云计算的物联网数据挖掘技术[J].信息系统工程，2019,310(10):85-86.

[3]信海辉，张姗姗．云计算背景下物联网数据挖掘技术分析与实验验证[J].数字通信世界，2020(2):115.

[4]詹柳春，黄长江．云计算下物联网密集场景大数据挖掘技术[J].电子测量技术，2019,42(23):164-168.

作者：吴文灵 黄源 何嘉 李兵川 单位：重庆航天职业技术学院