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基于云计算的大规模数据挖掘与知识发现研究随着信息技术的迅猛发展，数据量的爆炸式增长已成为当今社会的一个显著特征。
海量数据中蕴含着许多宝贵的信息和知识，如何通过数据挖掘和知识发现的研究方法，从大规模数据中提取出有价值的知识，对于企业决策和科学研究都具有重要意义。
云计算作为一种强大的计算和存储资源，已经成为大规模数据挖掘和知识发现的关键技术之一。
它以其高度可扩展性、灵活性和成本效益，为数据挖掘和知识发现提供了强有力的支持。
首先，云计算提供了大规模数据存储和处理的能力。
云计算平台可以存储和管理海量的数据，为研究人员提供了充足的存储空间。
而且，由于云计算平台采用分布式计算的方式，可以将大规模数据分割成多个小块，并通过并行计算的方式高效地处理这些数据。
通过云计算平台的支持，研究人员可以更加方便地进行大规模数据挖掘和知识发现研究，提高数据分析的效率和准确性。
其次，云计算提供了强大的计算能力。
传统的数据挖掘和知识发现算法往往需要大量的计算资源，而云计算平台的强大计算能力可以满足这种需求。
研究人员可以在云计算平台上部署自己的算法模型，并通过分布式计算的方式将计算任务分配给多个计算节点同时运行，从而提高计算速度和效率。
同时，云计算平台的计算资源可以根据需求实时调整，使得研究人员可以灵活地根据自己的需求进行计算资源的配置和使用。
另外，云计算还提供了可视化和交互式的数据分析工具。
云计算平台上有许多强大的数据分析工具和可视化工具，可以帮助研究人员更直观地理解和分析数据。
这些工具可以生成丰富的图表和图像来展示数据的发现和知识的挖掘结果，帮助研究人员更好地理解数据隐藏的规律和趋势。
同时，云计算平台上的交互式工具也可以实时交互和探索数据，使得研究人员可以随时根据自己的需求进行数据分析和挖掘。
在利用云计算进行大规模数据挖掘和知识发现的研究中，还面临着一些挑战。
首先是数据隐私和安全性的问题。
由于大规模数据包含着大量的敏感信息，如何确保在数据挖掘和知识发现过程中的数据隐私和安全性是一个重要的问题。
基于云计算技术的Web数据挖掘的算法研究摘要:本文提出一种基于云计算的web数据挖掘算法,云计算技术将大数据集与进行数据挖掘的人员分配到多台计算机工作站上进行并行处理。
Web数据挖掘是指探寻网络中的大量有用信息进行分析,选择和存储有用的信息。
利用云计算技术可以明显提高web数据挖掘的效率。
关键词:云计算技术Web数据挖掘map-reduce 算法随着互联网技术的迅猛发展,互联网中存在着大量有用的数据信息,Web数据挖掘就是指如何对互联网上的大量数据中提取出有用的信息,并能再这些信息中挖掘出他们之间的相互关系以及发现新的有用的概念。
从而提出对领导者的决策有用的数据分析。
如今,互联网数据几乎达到了单机无法处理的地步了,云计算具有非常高的可拓展性,非常适合处理大规模的数据,可以通过并行计算等超强的计算能力来面相海量的数据及复杂过程的计算任务。
1 云计算技术及服务模型云计算技术是一种近年来新兴起来的共享型的编程架构的方法,是由分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)发展而来。
云计算的基本原理是为互联网用户提供计算、存储、软硬件等服务,利用远程服务器组成的集群,用户可以根据需要以及任务的优先程度,来访问计算机和存储系统。
按照需求来提高对软硬件资源的利用率。
大大节省了资金以及时间的分配。
云的服务模型包括三大类,分别为:基础设施即服务(infrastructure as a service,IaaS) 、平台即服务(platform as a service,PaaS)、软件即服务(software as a service,SaaS)三大类,如(图1)所示。
以IaaS的模式搭建系统平台,形成虚拟化的IT应用基础设施;以PaaS的模式搭建支撑平台,满足IT应用需求;以SaaS的模式搭建应用平台,按照用户需求分发软件授权并提供应用服务。
基于云计算的海量数据挖掘算法
赵慧;王晓燕
【期刊名称】《产业与科技论坛》
【年(卷),期】2015(014)016
【摘要】随着大数据时代的到来,数据挖掘领域中海量数据处理和海量数据计算成为一个极为重要的问题.基于云计算的海量数据挖掘能够超越传统的数据挖掘所不适应的问题,并且能够不断增长高效、可靠、可信的数据信息.本文在介绍了云计算的含义、特点及分类的基础上,分析了海量数据挖掘的现状与发展,并分析了云计算支持下的数据挖掘算法.
【总页数】2页(P57-58)
【作者】赵慧;王晓燕
【作者单位】山东协和学院计算机学院;山东协和学院计算机学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于粗糙集的海量数据挖掘算法研究 [J], 牛咏梅
2.基于粗糙集的海量数据挖掘算法研究 [J], 张贵红;李中华
3.基于Hadoop平台的海量数据挖掘算法的研究分析 [J], 罗钊航;车宇;杨泽威
4.基于云计算的海量数据挖掘算法分析研究 [J], 邢国军;王保勇
5.试论一种基于粗糙集的海量数据挖掘算法 [J], 蔡丛豫
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云计算下的大数据网络信息检索技术分析随着云计算和大数据技术的迅速发展，大数据网络信息检索成为一个重要的研究领域。
本文将对云计算下的大数据网络信息检索技术进行深入分析。
一、引言随着互联网的普及和应用，人们在日常生活中产生了海量的数据。
这些数据包含着丰富的信息，但要从中快速准确地获取所需的信息却是一项挑战。
云计算的出现为大数据的处理和存储提供了有力支持，同时也为大数据网络信息检索技术的发展带来了新的机遇。
二、云计算下的大数据网络信息检索技术概述在云计算环境下，大数据网络信息检索技术主要包括数据的存储和处理，以及信息的检索和分析两个方面。
1. 数据的存储和处理云计算平台提供了强大的存储和处理能力，可以将海量的数据进行分布式存储和处理。
传统的关系型数据库在面对大数据时性能不佳，而分布式数据库和文件系统可以实现数据的分布式存储和处理，充分发挥云计算平台的优势。
2. 信息的检索和分析在大数据网络中，对信息的检索和分析是非常重要的。
传统的检索技术无法满足大数据环境下的需求，而基于云计算和大数据的网络信息检索技术能够快速准确地检索出用户所需的信息。
三、云计算下的大数据网络信息检索技术方法在云计算下，大数据网络信息检索技术主要包括文本检索、图像检索和视频检索等多种方法。
1. 文本检索文本检索是大数据网络信息检索中最常用的方法之一。
用户可以根据关键词或者查询语句来检索相关的文本信息。
云计算环境下，文本检索技术可以利用分布式存储和处理的优势，快速找到符合要求的文本数据。
2. 图像检索随着图像数据的不断增长，图像检索成为大数据网络信息检索的重要方向之一。
云计算下的图像检索技术可以利用分布式存储和处理的能力，实现对大规模图像库的快速检索。
3. 视频检索视频数据具有大数据的特点，处理起来更加复杂。
云计算下的视频检索技术可以对视频数据进行分布式存储和处理，实现对视频的快速检索和分析。
四、云计算下的大数据网络信息检索技术挑战与发展尽管云计算下的大数据网络信息检索技术取得了一些进展，但仍面临着一些挑战。
1 云计算概述云计算(Cloud Computing)是一种基于互联网的新型超级计算方式，实现在“云”端数据计算和信息存储，它把存储于各分布式设备上的资源联合起来协同工作。
使得各种应用能够根据需求获取适当的存储空间和各种服务。
云计算的核心就是网络上海量数据的存储和计算。
通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。
因此云计算在编程模式及数据的存储、管理等方面具有自己特有的方式。
通过云服务平台，使得人们获取信息、沟通交流的方式更加方便、快捷。
云计算根据服务类型可以分为基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
根据云计算服务对象可以分为公有云、私有云和混合云。
云计算的特点是具有超大规模及虚拟化，对客户端需求低，低成本，简单的终端和“按需提供服务”，实现轻松共享数据，安全的数据存储，高可靠性，服务面向的广泛性，用户计算的分布性，用户服务的个性化、多样性、灵活性、独立性、通用性与易扩展性，高度自治性等特点。
用户还可以按照自己的需求，应用高层次的编程模型，完成自己的云计算程序，并在云端运行该程序。
2 云计算的层次结构云计算可以分为以下四层：基础设施层、平台层、应用层和客户端，其中基础设施层又可以分为硬件平台、虚拟和操作系统层和存储平台三部分，应用层分为应用软件层与服务两个部分，如图1 所示：云计算体系结构是由用户交互界面、服务目录，管理系统、部署工具、资源监控和测度、服务器集群组成。
其工作原理是用户由客户端通过用户交互界面根据所需要的服务来选择服务目录，通过终端向“云”提出服务请求，并验证通过后，将由管理系统来找到可用计算资源和服务，通过部署工具根据用户请求智能来挖掘服务云中的资源。
3 数据挖掘的概述数据挖掘(Data Mining)是指从信息库中存在的大量的、随机的、有噪声的、模糊的、不完全的实际应用数据中，采用数据挖掘技术，从信息库中提取或“挖掘”出隐藏于大量数据之内的、事先人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
基于云计算的海量数据挖掘研究陈健【摘要】基于云计算的海量数据挖掘模型中,进行海量数据的处理和存储时都是在云计算的环境之中所进行的.随着时代的不断发展所需进行数据挖掘的数量也在逐渐增加,这种新的数据挖掘方式更加能适应时代的发展.【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2017(000)007【总页数】2页(P131-132)【关键词】云计算;海量数据挖掘研究;数据预处理【作者】陈健【作者单位】山东省邮电工程有限公司,山东济南 250001【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着时代的不断发展,信息技术的发展也越来越快,所产生的数据的数量也在快速上升,据不完全统计现今18月的数据产生量相当与以前几千年所产生的数据量的总和[1]。
随着数据产生的量的不断增多,人们可以得到的信息也在不断增多,但随着而来的是从海量数据中挖掘有用信息的难度也在不断的增加。
基于云计算的海量数据挖掘是在云计算平台基础之上进行海量数据挖掘,云计算平台可以进行动态资源调度和分配、具有高度虚拟化和高可用性等特点[2],因此可以在很大程度上满足海量数据挖掘的要求。
云计算从其开发到现在已经有很长一段时间了,在其运用方面仍然还存在一定的问题,因此从其开发到现在仍然没有确切的定义。
维基百科对其的定义为：云计算是一种能够通过互联网为用户提供服务的计算模式,云计算提供的主要是能够进行动态伸缩地虚拟化了的资源,用户不需要了解如何管理那些支持云计算的基础设施[3]。
简而言之就是可以将云计算看作一种比较新的商业模式,在进行任务的处理时低成本的特点,因为它在工作时只需要大量的低成本的相互连接在互联网上的计算机就可以完成。
2.1 数据挖掘数据挖掘是指从海量数据中发现一些比较新的、有效的或者存在潜在价值的模式的过程[4]。
而对于一个企业而言,海量数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出有用的、有价值的知识,同时要求数据的规模要尽可能的大,数据的规模越大从中所挖掘的信息的准确性也就越高。
1 云计算概述
云计算(Cloud Computing)是一种基于互联网的新型超级计算方式，实现在“云”端数据计算和信息存储，它把存储于各分布式设备上的资源联合起来协同工作。
使得各种应用能够根据需求获取适当的存储空间和各种服务。
云计算的核心就是网络上海量数据的存储和计算。
通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。
云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。
因此云计算在编程模式及数据的存储、管理等方面具有自己特有的方式。
通过云服务平台，使得人们获取信息、沟通交流的方式更加方便、快捷。
云计算根据服务类型可以分为基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
根据云计算服务对象可以分为公有云、私有云和混合云。
云计算的特点是具有超大规模及虚拟化，对客户端需求低，低成本，简单的终端和“按需提供服务”，实现轻松共享数据，安全的数据存储，高可靠性，服务面向的广泛性，用户计算的分布性，用户服务的个性化、多样性、灵活性、独立性、通用性与易扩展性，高度自治性等特点。
用户还可以按照自己的需求，应用高层次的编程模型，完成自己的云计算程序，并在云端运行该程序。
2 云计算的层次结构
云计算可以分为以下四层：基础设施层、平台层、应用层和客户端，其中基础设施层又可以分为硬件平台、虚拟和操作系统层和存储平台三部分，应用层分为应用软件层与服务两个部分，如图1 所示：
云计算体系结构是由用户交互界面、服务目录，管理系统、部署工具、资源监控和测度、服务器集群组成。
其工作原理是用户由客户端通过用户交互界面根据所需要的服务来选择服务目录，通过终端向“云”提出服务请求，并验证通过后，将由管理系统来找到可用计算资源和服务，通过部署工具根据用户请求智能来挖掘服务云中的资源。
3 数据挖掘的概述
数据挖掘(Data Mining)是指从信息库中存在的大量的、随
机的、有噪声的、模糊的、不完全的实际应用数据中，采用数据挖掘技术，从信息库中提取或“挖掘”出隐藏于大量数据之内的、事先人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的一般目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，从大量数据中挖掘出未知的数据之间的关系模式，去发现未知的、隐藏的知识，数据挖掘所得到的知识信息具有未知性、有效性和实用性。
通过挖掘出这些知识，决策者把知识运用到企业中，可以帮助决策者对预测趋势发展做出正确的判断，及时地调整企业发展策略，在激烈的商业竞争，立于主动地位。
从知识发现的整个过程来看，数据挖掘步骤如图1
所示。
图1 数据挖掘的过程各步骤的具体功能如下：(1)数据选择：根据不同的挖掘目标，从数据库中检索与分析任务相关的数据，对目标数据进行处理。
(2)数据预处理：对选择的数据进行消除噪声和不一致数据处理。
(3)模式发现：使用智能方法从经过预处理后的数据中提取用户可能感兴趣的数据模式。
基于云计算的海量图像数据挖掘的探析
蔺 莉，魏 锐
（黄淮学院信息工程学院，河南驻马店，463000）
摘要：随着计算机及网络技术的广泛应用，网络上每日都会产生海量的图像数据，如何从海量的图像数据中提取有用的信息，
成为我们面临的最大问题。
云计算是一种基于互联网的以数据为中心的新型超级计算模式，利用云计算技术，探讨了在海量图像数据中快速的挖掘有用的图像信息方法。
关键词：云计算；图像数据；数据挖掘
Analysis of massive image data mining based on CloudComputing
Lin Li,Wei Rui
(College of Information Engineering, Huanghuai University, Hena zhumadian,463000,China)
Abstract ：With the wide application of computer and network technology,image data on the web every day will produce huge,how to extract useful information from the image data,has become the biggest problem we face.Cloud computing is a new Internet based super computing model data centric,using cloud computing technology,discusses the rapid image information mining methods useful in massive image data.Keywords ：Cloud Computing ；Image Data ；Data Mining
基金项目：河南省教育厅科学攻关项目（13A520786）
图1 云计算的层次结构
(4)模式评估：通过特定的评估方式，根据某种兴趣度度量，得到用户真正需要的模式。
(5)知识表示：通过可视化和知识表示技术向用户提供挖掘的知识，为用户的决策服务。
4 云计算服务模式下图像数据挖掘应用平台
对图像数据信息进行挖掘，首先需要预处理图像数据，其次
要收集图像数据库中图像的颜色、大小等特征信息，来构建图像数据的特征空间，然后进行分类和预测分析、多维分析，检索图像数据的相似性，最后进行图像数据的关联挖掘。
数据挖掘系统的结构如图3所示。
图3 数据挖掘系统的结构
4.1 图像数据挖掘流程
通过分析数据挖掘系统的结构，来探讨如何利用云平台，在海量数字图像数据中挖掘所需的图像数据信息。
挖掘图像数据的信息过程如图4所示。
图4 图像数据挖掘（1）预处理
图像数据的预处理，在对图像数据进行挖掘之前，首先需要对图像数据库中的图像数据进行处理。
是把图像数据库中一些无用的，模糊不清的或已损坏的图像数据信息进行检查、清理和选择。
保证在图像数据信息的挖掘过程中，图像数据信息的可靠，正确。
（2）构建图像数据的特征空间在图像数据特征库中，通过收集图像文件的名称、格式、尺寸、图像文件创建时间和图像文件描述中的关键字、图像的形状、图像的颜色和纹理等特征信息来构建图像数据的特征空间，实现对图像数据信息的多维分析。
来挖掘图像数据库中的有用的图像数据信息。
（3）图像数据的分类和预测分析对图像数据分类，是根据图像的特征来进行分类，得出知识与规则来预测未来的信息。
依据这些特征进行图像数据的有效分类，通过分类可以从中发现每类图像数据的一般特性，有了每类图像的特性就可以进行图像数据的预测分析工作。
（4）多维分析图像数据基于图像数据的描述子（特征描述子和布局描述子）来构建
图像数据的立方体，图像的数据立方体包含了图像的颜色、纹理、
形状等信息，在图像数据信息中，通过图像的形状、颜色和纹理等多维的特征，综合分析多维的各种数据信息。
找出图像数据的知识和规模，挖掘出图像数据库中有用的图像数据信息来。
（5）检索图像数据信息的相似性检索图像数据信息的相似性，通常采用基于图像小波的特征、图像颜色的特征、带有区域粒度特征和图像多特征构成的特征来进行图像相似性检索。
通过对图像特征、图像数据的内容或描述进行检索。
其中，基于图像的颜色、形状和纹理等特征来检索图像数据的相似性，首先是把这些图像特征转化为特征向量，其次是对转化后特征向量与图像数据库中已经存在的特征向量进行检索匹配。
然后根据比较结果检索到与该图像相似的图像。
（6）挖掘图像数据信息的关联规则
对图像数据的信息进行关联规则的挖掘，就是在图像信息数据库中，按照图像的特征，找出在不同图像中隐含的、有价值的图像信息的规则与模式，在图像数据库中挖掘出图像数据信息之间的关联。
在挖掘中，一个事务对应一个图像，图像对象之间的关联规则有图像内容和非图像内容特征间的关联；与空间联系无关的图像内容间的关联；与空间联系有关的图像内容间的关联三种。
4.2 图像数据挖掘系统构建
基于云计算的图像数据挖掘系统利用云计算的服务模式，采用B/S 结构，如图5所示。
系统由数据库群、服务器群和4个子系统组成，系统利用PaaS 服务模式向用户提供一个编写数据挖掘算法的平台，通过IaaS 服务模式向平台租用服务器或数据库，使用SaaS 服务模式，为用户提供数据挖掘服务。
图3 基于云计算图像数据挖掘系统框架
5 结束语
图像数据挖掘是多媒体数据挖掘的一个分支，图像数据挖掘
需要综合各类知识与技术，其挖掘的过程就是对图像数据库中原始的大量图像数据进行综合分析，挖掘出隐含的、有价值的图像信息的规则与模式，并对其进行模式提取、知识表达和知识推理，最终得到图像数据信息的知识与规则。
实现图像数据信息的挖掘发现。
参考文献
[1] 杜琳,陈云亮,朱静.图像数据挖掘研究综述[J].计算机应用
与软件,2011,02:125-128
[2] 孙利,陈萍,陈华丽.关联规则挖掘在网络教学评价中的应用
[J].电脑开发与应用,2007,1:1
[3] 雷亮,汪同庆,杨波.图像关联规则挖掘研究[J].计算机应用
研究. 2009 ,6:2374-2376
作者简介
蔺莉(1982-),女,汉,讲师,硕士,研究方向:计算机应用魏锐（1979-）男，汉，河南驻马店人，硕士，讲师，研究方向：计算机应用。
