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基于云计算与物联网技术的数据挖掘分析

来源:赴品旅游
基于云计算与物联网技术的数据挖掘分

摘要:传统互联网主要就是通过各种传感器技术和网络进行有机融合,形成快速连接,对物品进行智能化管理,通过计算机网络、射频识别技术、云计算技术、通信技术、材料技术可以拉近人与人之间的距离。物联网则能够将人与物、物与物进行有效连接,促进人物之间的智能交互。在物联网发展背景下,要重点针对关键技术进行分析,提高计算机物联网的整体应用水平,明确计算机物联网整体内在关联,为今后物联网快速发展做出重要引领。基于此,本文对云计算与物联网技术的数据挖掘进行了分析,以供参考。

关键词:云计算;物联网技术;数据挖掘 引言

目前,云计算技术与服务已经变得越来越成熟,并且在社会各领域当中都有官方应用,受到的关注程度越来越高。对于物联网来讲,在整个运行的过程中会出现大量的数据,这些数据本身与时间和空间都具有密切关联而且拥有动态以及分布和异构的特征,而在物联网当中进行数据挖掘工作是具有较高难度的。

1物联网技术的应用要求分析

物联网技术旨在实现物与物相连,最终实现万物互联,这就要求在应用物联网技术时,首先应实现数据采集端与中心数据存储端稳定可靠的无线互联;其次,技术人员应明确物联网技术的本质,物联网技术的本质与互联网相关,物联网是基于互联网的设备控制网络,可以将物联网理解为互联网技术的发展和扩充;再者,技术人员在设计物联网系统时,一定要注意强化系统的安全性,包括数据安全、传输安全等。这是因为在用户使用物联网技术时,往往会被要求上传用户的一些敏感信息,例如指纹信息或者脸部、声音等信息,而此类信息具有非常强的私密性。为此,为了保护用户的隐私,在应用物理网技术时,技术人员一定要做好系

统监管工作;另外,由于物联网系统的布置需要借助各类传感器,此时的传感器其实更像一个传感器系统,系统内部各传感器之间的数据也具有共享特性,为了提高信息共享的效率,设计人员应正确编写系统层的通信协议,保障物联网中的各类硬件设备可形成安全有效的通信系统。

2云计算、数据挖掘与物联网关系

物联网其构成往往包含数量庞大的终端节点,这些节点将代表着不同物体在中心服务节点上的对象标识。通过物联网识别和控制现有网络中的对象,将现实世界中的物体转化为数据。数据类型多种多样如:RFID数据流、位置描述数据、传感器网络数据、环境数据等。数据挖掘是从不同角度分析原始数据并将其提炼转化为对用户有用信息的过程。它结合了从大数据中创新和有用的模式,并应用算法挖掘隐藏的数据。数据挖掘使用了许多不同的术语,如数据库中的知识发现(KDD)、从原始数据中提取知识、模式分析和信息获取。任何数据挖掘过程的目的都是建立一个模型,该模型能够有效地预测或描述最适合它的大数据,并且还可以推广到其他的大数据样本。物联网产生的原始数据繁杂而缺乏有效的管理,很难直接为用户所用。云计算和数据挖掘技术能为此类问题提供有效的技术解决方案。

3基于云计算与物联网技术的数据挖掘 3.1物联网数据的收集

在实际的数据应用过程中,技术人员应该首先从云计算平台和物联网产生的线上网络数据作为出发点,并且想要更好将数据处理效率和质量最大限度地提高,就需要充分地使用网络分级编码,以此实现数据之间的传输。在实际的数据传输过程中,需要将网络结构中的宿点作为信号流通的基础点,进而在实际信息的传输过程中,可以有效地将数据的延迟进行及时处理,尽可能的了解到数据传输的更多状态以及参数,促使网络内部结构中,数据信号可以更好地进行运行。而在具体网络传输过程中,网络内部数据自身具备级别区分的特点。而网络数据产生节点的主要作用,就是针对数据进行解码,随后在传送到子体系网络结构中。通常情况下,网络大数据如果产生一定延迟的话,极有可能产生的因素是网络数据结构中,有限区域的阶、网络大数据产生的参数等相关信息。而随着技术不断地

发展,网络大数据进行实际传输过程中,其延迟信息数据也随之不断提升,如果技术人员利用网络参数进行有效的结构把握,可以从整体结构上增强数据传输的效率和速度。

3.2建立数据挖掘模型

对于以云计算为基础的数据挖掘工作来讲,构建的数据挖掘平台能够提供动态资源池和虚拟化更高的以及拥有更强可用性的计算平台,所以应用基于云计算技术为基础的数据挖掘平台,可以对一些性能要求更高的应用程序进行开发,也可以通过云计算来进行单纯的数据挖掘。对于物联网来讲,以云计算数据挖掘系统为例,在进行设计的过程中,首先需要在软件层面进行设计思想的搭建,主要就是基于云计算技术将整个数据挖掘系统自上向下划分为用户层以及任务层和算法层。也就是说在整个数据挖掘平台当中,软件本身的底层可以为上层的工作提供相应的服务,而上层可以依靠层与层之间的开放接口来对下层所提供服务进行调用。通过这样的方式,既能够保证各层与各层之间的功能保持相对独立的状态,同时又能够使整个数据挖掘系统在进行二次开发的过程中难度大大降低。同时在进行算法时,从设计的过程中还增加了能够进行多层插页增设的框架结构,通过这样的方式保证在算法进行应用的过程中,能够便于进行维护。同时,对于整个基于云计算技术为基础的物联网数据挖掘系统来讲,还需要保证在数据挖掘的过程中面向复杂类型以及高动态性的数据时充分发挥挖掘优势。

3.3完善网络数据的储存工作

针对网络数据进行储存过程中,运用分组模式可以最大限度上降低储存空间的浪费情况。同时,技术人员依靠对网络数据的测试点、分组储存数量以及内部储存情况进行深入的研究和探讨,可以从中确定网络数据产生的文件数量,从而从中保证网络储存数据的安全性和稳定性。比如:在网络结构内部,所产生的众多节点中不同类型的网络节点,自身采集样品的时间和周期各不相同,然而当数据测试点进行大量数据储存时,相应的属性数据也随之出现。即使节点被分配至不同的文件位置结构中,也可以充分的明确相应的实际距离情况。通常来说相对集中的网络测试点作为一个集体,而每个集体又作为一组,一旦对网络数据和文

件进行确定后,为了保证网络数据储存参数的准确性,应该保证其在规定的浮动范围内部,以此实现优质的数据储存效率。

3.4数据整理及分析

在面对冗杂的信息时,通过现代信息技术可以把这些信息进行整合,更好地管理信息,便于优化整个信息流程。大数据技术的出现可以改变传统收集数据的问题,从根本上对传统网络方式进行改进,改变原有信息缺失的情况。运用现代信息技术手段,对原有的网络技术进行整改,可以促进大数据在物联网中的运行,促进物联网行业的发展。在对数据进行分析时,大数据可以把数据进行现代化的提升和整理。数据的分析可以有助于帮助用户提升个人体验,把物联网中用户的搜索记录进行整合和治理,实现数据的集中处理,保证物联网给用户提供个性化和人性化的服务。

结束语

总之,对于大数据技术下数据挖掘模式来讲,在时代发展的过程中,物联网数据挖掘工作也需要随着时代所提出的更高要求以及数据挖掘工作所提出的工作要求去进行改变,能够改变当下传统以及落后的数据挖掘模式提升实际工作是非常重要的。所在本文所论述内容中,基于云计算对物联网数据挖掘模式进行了重新构建,能够大大提升物联网数据挖掘模式的实际应用效果以及应用效率。

参考文献:

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