基于云計算的物聯網數據挖掘模式的構建

張　虎

（江海職業技術學院，江蘇 揚州 225001）

基于云計算的物聯網數據挖掘模式的構建

張虎

（江海職業技術學院，江蘇 揚州 225001）

科技的不斷發展和互聯網技術的不斷進步使得物聯網給人類的聯通需求提供了更多的幫助，同時也對該項技術對數據挖掘的模式提出了更高要求。而傳統的數據挖掘顯然已經無法滿足物聯網的發展要求。基于此，利用云計算技術衍生出來的物聯網數據挖掘受到了更廣泛的關注。

云計算；物聯網；數據挖掘模式；模式構建

隨著互聯網技術的不斷發展，經濟發展的步伐也日益加快，利用互聯網技術所構建起來的物與物之間的聯系即為“物聯網”。然而，在實際應用過程中，物聯網其實含有兩層意思，一層意思是使用互聯網的主體可以是任何物品，而不再限于人和服務器的關系；另一層意思是物聯網作為互聯網的延伸和發展，與互聯網之間存在同質性。無論怎樣解釋，物聯網發展與運用都說明了技術的進步和社會的發展，而在這個過程中，另一個概念也被明確提出來，即云計算，在物聯網的使用中，云計算的作用至關重要。云計算，即對信息的虛擬化儲存與計算，可以在互聯網平臺上，規整各種信息，從而形成多個數據和計算中心。

1　相關概念闡述

1.1云計算

云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。具體來說，通過云計算，可以將計算任務根據實際情況，合理、科學地分配給不同的計算機，由這些計算機合作，同時完成計算任務，任務過程即完成數據并行、分布和網格等處理，并根據計算要求，進行具體的信息轉換。云計算技術發展至今，基本可以僅通過一臺電腦或者一部手機進行復雜而大型的計算任務，并且能夠保證信息和數據的高度安全，進而既可以大量地存儲信息和數據，又可以有效防治病毒的入侵。具體來說，云計算可以讓用戶瞬時體驗到10萬億次/秒的運算能力，如此強大的計算能力使得模擬核爆炸、預測市場發展趨勢都變成了可能，在現實生活中，用戶可以隨時隨地通過PC端、移動端等接入到云計算的數據中心，并按照自己的運算需求運算出想要的結果。當前云計算核心算法主要有8個算法，分別是FO軟件開發算法、無限分層處理算法、文字信息結構樹構造算法、IP地址結構樹算法、互聯網架構設計算法、多維復雜空間軟件架構算法、多維復雜空間數據結構管理算法、構建內容中心網絡算法等。比如云計算農村數據服務平臺中的果業數據服務平臺，只用了幾百行代碼，就完成了傳統軟件開發需要幾十萬行代碼的軟件系統。由此可知，通過云計算技術，用戶可以更好地儲存和管理海量的信息和數據，而其發展速度也受到了廣大專家和學者的關注。

1.2物聯網

物聯網是一種從互聯網衍生而來的網絡，包含大量節點表示的實物對象。物聯網是新時代的網絡革命，合理利用網絡傳感器、大型服務器和計算機等設備進行網絡工作，集各種新興技術、手段于一身，主要包括：傳感器、定位、移動技術等，物聯網將實現智能技術和通信技術為發展目標，從而實現通信的高效率。在實際發展過程中，物聯網具有較強的廣博性，可以接入不同類型的終端設備，能夠采集大量信息和數據，但是無論是數據、信息，還是格式、類型的復雜程度很高，因此，傳統的互聯網數據挖掘方法是并不適于物聯網使用。由此，云計算被廣泛地應用于物聯網數據挖掘過程中，不僅使云計算得到了更好的發展，也能夠更好地開發物聯網。

2　云計算與物聯網的關系分析

云計算技術對于物聯網發展來講，意義重大，二者相輔相成、互相促進。而云計算技術作為物聯網發展的前提和基礎條件，需要得到更快速的發展和更廣泛的關注。首先，物聯網快速發展的核心是云計算技術，通過云計算分析和管理物聯網上的各種物品，進而建設物聯網，如：數據傳輸通道、各種電子元器件和物聯網技術的處理能力等，此過程需要得到云計算的幫助，才能使物聯網的處理能力更加有效率；其次，云計算技術加快了互聯網與物聯網的相互結合與相互連接，從而創新商業模式［1］。具體說來，物聯網就是利用通信技術將傳感器和人員、物質等以新方式聯接起來，聯通人物、物物，以形成信息化網絡，作為互聯網的延伸，物聯網包括互聯網及互聯網上所有的資源，兼容互聯網所有的應用，但物聯網中所有的元素都是個性化和私有化的。云計算與物聯網的融合與滲透，給人類帶來了更大的便利，同時也加速了互聯網技術的發展。

3　物聯網數據挖掘的關鍵問題

3.1物聯網數據的特點

首先，數據量極大。在物聯網的整體系統中，有很多傳感器設備和監控終端同時起作用，它們根據用戶需求不停地傳送數據到物聯網的數據中心。同時，物聯網數據中心接受并儲存這些數據和指令，從而完成對象跟蹤、對象監控、數據統計、數據分析和數據挖掘等流程。可見，物聯網數據量大的特點在物聯網系統的數據挖掘過程中被體現出來。

其次，數據類型復雜。物聯網多元化的監控對象決定了其所采集的信息類型也是復雜的，例如：根據森林情況的信息類型要關注的是有無森林火災的發生，但是根據交通情況的信息類型則是主要關注視頻信息的采集。因此，物聯網的數據類型是復雜而多樣的。

第三，異構性。物聯網的運行需要多個傳感設備和終端設備共同完成，其采集的數據要根據用戶的不同要求以不同格式和語義記錄下來，由此極大地增加了物聯網數據的挖掘難度［2］。

第四，數據挖掘的動態性。物聯網傳感器終端在運行過程中呈現出明顯的非靜態性，數據無時無刻都會進入、移出傳感器終端。當物聯網數據進入傳感器終端時，傳感器所采集的數據同時被記錄在數據庫當中，當數據移出物聯網傳感器時，此時傳輸中的數據將被阻隔在數據庫之外。由此，傳感器數據的不斷進入和移出必然會同時給數據庫的增加相應的工作量。

3.2物聯網對數據挖掘的要求

第一，數據挖掘實時而高效。物聯網系統的正常運行，離不開控制端口的運行，根據物聯網系統的實時情況，控制端口完成數據的分析并同時間完成運算處理，要求這樣的流程被高效率完成。因此，這就使得物聯網對數據挖掘模式的要求逐漸提高。

第二，物聯網對數據的分布式挖掘。根據實際情況完成數據的挖掘，才能保證物聯網系統的正常運行。而物聯網系統中的設備類型多樣，且運算數據復制，決定了物聯網挖掘數據是呈分布態勢的。

第三，物聯網挖掘數據的質量控制。無論物聯網采用怎樣的方式完成對數據的挖掘，最終數據的真實性是必須要考慮的，因此，需要注意對數據質量的控制。因此，需要系統對數據來源、媒體傳送、存儲和管理格式、模態多樣化等幾個方面進行妥善考慮［3］。

4　云計算視角下，物聯網數據挖掘模式構建需要解決的問題

4.1正確選擇數據算法

物聯網系統的高速運行離不開高效率的數據挖掘，那么就必須要選擇科學、合理、正確的運算方法以及并行策略。因此，根據調節參數和運算速度的具體要求，設計并選擇有效的算法十分必要，并要求算法能夠適應物聯網不同的需求。

4.2物聯網數據挖掘的不確定性

在云計算的視角下，物聯網數據挖掘過程中需要解決的最大問題就是要面對各種情況的不確定性［4］。例如：挖掘數據時，規定任務、采集數據、處理運算、選擇挖掘方法等都存在著一定的不確定性。由此可以看出，在整個數據挖掘和處理的過程中，都是貫穿著不確定性的，給物聯網數據挖掘造成了一定的難度。

5　基于云計算的物聯網數據挖掘模式構建的具體應用

5.1賬戶管理系統

賬戶管理系統是物聯網的重要組成部分，其功能主要是監控物聯網用戶的實際使用過程，并詳細記錄用戶賬戶的每一步具體收入和支出，作為平臺的最基本部分，將功能細化可以概括為：支出、收入、余額、歷史記錄。其中，支出的記錄是詳細記錄用戶的每一項付費服務；收入的記錄則是利用平臺數據資源，按照算法計算收入賬目和報酬；余額記錄則記錄支出與收入間的實際差額；而歷史記錄就是將用戶的每一項操作都如實記錄下來。

5.2數據管理系統

顧名思義，數據管理系統就是為互聯網用戶提供數據管理的系統，該系統的主要功能就是為用戶提供有效管理。在云計算技術的支持下，數據管理系統可以為用戶提供周到的數據服務，針對用戶購買、持有、出售等行為所產生的數據都可以進行系統的管理，而且在記錄中還能夠細化到每一個時間點和數據名稱。此外，用戶還能夠自行在出售前將具有敏感屬性的信息剔除，從而保護自己的隱私信息。

5.3數據挖掘系統

數據挖掘系統可謂是物聯網平臺中最基本、最核心的部分，也是專業性是最強的系統部分，能夠為整體平臺提供一站式的服務，給用戶提供數據挖掘和數據處理的服務，并將挖掘結果報告及時發送給用戶。反之，用戶也可以通過這一系統功能自行挖掘和獲取自己需要的數據。同時，還可以利用物聯網平臺，根據云計算技術設計具體算法，以進行具體的數據挖掘，并展示出數據挖掘的結果。

5.4挖掘算法管理系統

挖掘算法管理系統能夠統一管理數據算法和數據挖掘模型，該管理系統還能協助整個系統獲取正確的算法和詳細的記錄。挖掘算法管理系統的功能主要有：系統算法、歷史記錄和我的算法3種［5］。其中，系統算法是將平臺自帶算法羅列出來，供用戶選擇；歷史記錄則是將用戶使用過的每一種算法都詳細記錄下來；而我的算法則是用戶自行設計和修改過的計算方法。

6　結語

綜上所述，在當前的信息時代，無論是云計算技術，還是物聯網以及其數據挖掘，都給人們帶來了極大的生活和工作便利，隨著技術的發展，也奠定了其在當今科技社會中的重要地位，因此需要更好地運用這些新技術、進一步了解技術特點和結構信息，及時發現技術問題，并解決問題，以促進社會發展、經濟進步。

[1]黃章樹，劉晴晴.基于云計算服務模式的數據挖掘應用平臺的構建[J].電信科學，2012（1）：53-57.

[2]丁靜，楊善林，羅賀，等.云計算環境下的數據挖掘服務模式[J].計算機科學，2012（S1）：217-219，237.

[3]高曉琴，艾曦，蔣朝哲.基于商業化物聯網數據挖掘模式的構建研究[J].齊齊哈爾師范高等專科學校學報，2015（1）：124-125.

[4]郭杰鋒，趙鳳芝.分析云計算的物聯網數據挖掘模式[J].電子技術與軟件工程，2015（14）：213.

[5]聶曉.基于云計算的物聯網安全研究[J].工礦自動化，2013（4）：47-50.

Construction of the data mining model of Internet of things based on cloud computing

Zhang Hu
（Jianghai Polytechnic College, Yangzhou 225001, China）

The continuous development of science and technology and the continuous progress of the Internet technology make Internet of things provide more help for the interaction demands of human, but at the same time, higher requirement is put forward in data mining model of this technology. While the traditional data mining obviously can not meet the requirements of the development of Internet of things, based on this, the use of cloud computing technology derived from the Internet of things data mining has been more widespread concern.

cloud computing; Internet of things; data mining model; model construction

張虎（1979— ），男，江蘇揚州，本科，評審高級實驗師；研究方向：計算機軟件。