基于云计算的数据挖掘技术研究

目前,网络中利用数据挖掘技术抽取有效信息成为数据挖掘研究的热点。介绍数据挖掘的流程和分类,并对在云端进行数据的收集和储存提出自己的思想。重点对数据收集的网格和分形维数的聚类算法(GFDC),以及在网络频繁的数据迁移中处理好Master和服务器之间的关系进行了改进。     

基于云计算的企业财务数据挖掘方法

现有的企业财务数据挖掘方法用时较长,为此研究基于云计算的企业财务数据挖掘方法。设置缓冲区,当存储到缓冲区的数据达到阈值时,线程需要将数据写到本地。对结果进行分区,划分后进行排序计算。排序后将计算结果保存在Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS）文件系统中。在数据挖掘中运行关联规则,其企业财务数据进行初始化处理,并对其进行去噪。运用决策树算法对海量数据进行分类整理,通过剪枝的方法删除冗余数据,根据分析的数据进行挖掘。对不同节点进行二次分割,计算候选属性的信息增益率,对子节点分类后进行标记直到结束从而完成数据挖掘。实验结果表明,10个小组的挖掘用时在520～540 ms,结果符合预期,实现了基于云计算的企业财务数据较好挖掘。     

基于云计算平台的物联网数据挖掘研究

随着社会的不断发展,信息产业已经逐渐成为了国民经济发展的重要支柱,而物联网作为新一代信息技术的重要组成部分成为推动人类文明向智能化方向发展的关键技术。物联网中的数据挖掘是物联网技术中重要的一环,是未来物联网应用数量大规模增长后对物联网产业的强力补充,本文分析了物联网数据的特点以及物联网数据挖掘存在的困难,以及云计算的出现为物联网数据挖掘提供了重要思路,文中论断云计算为物联网提供了最具计算力和存储力的平台,并创新性的提出物联网云的概念。另外,在对平台可行性及性能进行分析的过程中,本文提出了数据转换器、开放平台接口等思路,使整个平台有更好的扩展性,方便第三方开发和测试。目前,物联网应用的整体生态系统面临很多挑战,产业链中的不同人群也面临着不同问题,本文也给物联网中这些问题的解决提供了很好的思路。     

基于云计算的物联网数据挖掘模型研究

随着计算机和网络技术的发展,数据挖掘、云计算、物联网等技术在人们生活、工作当中占据着越来越重要的地位。本文分析了物联网、信息融合技术及其应用方法,阐述了以云为中心的物联网数据处理模型,并以城市公共交通出租车数据集为例,描述了数据处理的基本过程,验证了物联网实时数据处理的可行性与可操作性。     

基于云计算的物联网数据挖掘模式分析

随着科学技术的不断发展,信息通信行业也进行了快速的发展,其中基于云计算的物联网发展越来越受到人们的重视。下面本文就对基于云计算的物联网数据挖掘模式进行分析,以能够为其发展提供一定的参考资料。     

浅谈基于云计算的数据挖掘技术

21世纪是信息的时代,然而在这个信息大爆炸的时代,数据无疑是这个时代的主宰者,尤其对于一个企业而言,能否挖掘出潜在的有价值的数据在一定程度上将决定一个企业的经济命脉,因此数据挖掘也变得尤为重要。可是随着信息技术的发展,传统的挖掘方式已经不能满足海量数据的挖掘,而云计算的出现使解决这一难题成为可能,可以说云计算的到来给数据挖掘技术带来了一场革命性的改变。本文介绍了云计算的定义、特点以及应用于数据挖掘中的优势,并简单讨论了基于云计算的数据挖掘技术热点问题以及数据挖掘技术所面临的挑战。最后畅谈了基于云计算的数据挖掘技术的未来发展趋势以及自己的感想。     

基于微软云计算平台的海量数据挖掘系统

云计算为海量和复杂数据对象的数据挖掘提供了基础设施,为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇,基于云计算平台已经成为数据挖掘研究的一个重要方向.微软云计算平台是目前推出的较成熟的云计算平台,能够很快的部署云应用程序,该文提出了一种基于微软云计算平台的海量数据挖掘系统.     

基于云计算的数据挖掘存储信息管理设计

针对当前金融、证券、保险等行业数据信息管理不规范的局面,需要运用云计算技术对数据进行存储管理,提升数据信息的存取能力,通过对云计算技术的应用研究,可以提升金融行业数据挖掘能力。具体实施过程中采取开源框架无疑是一条捷径。但是,借鉴和使用开源框架需要结合各自的实际需求,通过分析Hadoop的特点。把HDFS作为Hadoop的研究基础,把HDFS的部分特点运用到实际项目中,建立HDFS完全支持的关系数据模型,提升数据信息挖掘能力。     

基于云计算的物联网数据挖掘模型

物联网中的数据具有数据量大、数据类型复杂、高度动态性与异构性、复杂时空特性等特点,为数据挖掘带来新的挑战。传统的数据挖掘方法无法直接应用于物联网之中。基于此,提出一种基于云计算的物联网数据挖掘模型,以云计算作为技术支持平台,在构建面向物联网的分布式时空数据库的基础上,搭建面向物联网海量数据的数据挖掘模型。通过分析表明该模型能够有效地完成物联网中的数据挖掘任务。     

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究

目前利用云计算进行数据挖掘是海量信息数据处理的热点,云计算以其优越的性能为数据挖掘提供了良好的平台。本文首先介绍了云计算和数据挖掘的相关概念,再从应用的角度阐述了基于云计算的数据挖掘平台的基本架构和功能模块,最后对平台建构中运用的关键技术进行了剖析。基于云计算的数据挖掘平台是当前海量信息处理的研究重点,本文中平台的建构对当前的研究具有重要的实践意义。     

Web挖掘及其在电子商务中的应用研究

作为一种崭新的信息处理技术,Web挖掘受到了人们极大的关注。电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于电子商务,来有效地处理信息,成为企业共同关注的问题。文中介绍了Web挖掘的概念和分类,阐述了Web挖掘在电子商务中的挖掘方法和过程,讨论了Web挖掘在电子商务中的典型应用,并就一个事例进行了具体的分析。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中,运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘,了解客户的访问行为,从而调整站点结构、市场策略等,使电子商务更具个性化和针对性。     

电子商务中的数据挖掘系统

本文从概念、基础、体系结构和实际运用等多方面综述了数据挖掘技术的发展及其对电子商务的影响，讨论了我国数据挖掘在WEB中的应用和发展方向。     

电子商务与Web数据挖掘

在电子商务中，运用数据挖掘技术对服务器上的日志文件等Web数据进行客户访问信息的Web数据挖掘。了解客户的访问行为，从而调整站点结构、市场策略等，使电子商务更具个性化和针对性。     

基于普适云的大数据挖掘

通过查阅大量相关文献资料,概述大数据和普适云的基本概念,提出基于普适云的大数据挖掘架构,在理论方面论证其可行性、论述其运行模式并进行了性能分析,分析总结了基于普适云的大数据挖掘所涉及的关键技术．     

电子商务中数据挖掘的基本算法与应用分析

数据挖掘技术是近些年来发展起来的一门新技术,通过该技术,人们可以发现数据后面潜藏的有价值的信息。数据挖掘已经成为解决当前企业信息系统中所面临的数据爆炸状况的最有效的方法,这也为决策者进行各种商业决策提供了科学的理论支持。该文将对数据挖掘的含义与基本算法进行阐述和分析,并对数据挖掘在电子商务中的具体应用进行分析探讨。     

面向服务的云数据挖掘引擎的研究

数据挖掘算法处理海量数据时,扩展性受到制约。在商业和科学研究的各个领域,知识发现的过程和需求差异较大,需要有效的机制来设计和运行各种类型的分布式数据挖掘应用。提出了一种面向服务的云数据挖掘引擎的框架CloudDM。不同于基于网格的分布式数据挖掘框架,CloudDM利用开源云计算平台Hadoop处理海量数据的能力,以面向服务的形式支持分布式数据挖掘应用的设计和运行,并描述面向服务的云数据挖掘引擎系统的关键部件和实现技术。依据面向服务的软件体系结构和基于云平台的数据挖掘引擎,可以有效解决海量数据挖掘中的海量数据存储、数据处理和数据挖掘算法互操作性等问题。     

Web数据挖掘在农业电子商务中的应用

电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于农业电子商务,来有效地处理信息,成为农产品企业关注的问题.本文介绍了Web挖掘的概念和分类,阐述了Web挖掘在农业电子商务中的挖掘方法和过程,讨论了Web挖掘在农业电子商务中的典型应用.     

基于云计算环境的Web 数据挖掘算法分析

本文对Web 数据挖掘算法分析进行了研究,首先简述了云计算关键技术,提出了如何在海量信息中提取出有 用信息的重要性,其次指出了在云计算环境中进行Web 数据挖掘提供更多数据挖掘的解决方案,最后对云计算环境下Web 数 据挖掘常用算法进行了探讨。