云計算視域下數據挖掘技術

楊繼武

摘要??? 伴隨計算機網絡技術不斷向前發展，云計算、大數據等現代信息技術廣泛應用于各個領域，且發揮著重要的作用。本文基于云計算視角，深入研究了數據挖掘技術，結合當前數據挖掘方面應用存在的問題，提出了具體的措施建議，以期為不斷推動云計算與數據挖掘技術全面融合方面的研究提供一定的借鑒。

【關鍵詞】云計算 數據挖掘技術 應用 管理問題 發展

經濟社會向前發展，大數據時代的到來，為推動計算機數據挖掘技術深度應用提供了更為廣闊的平臺，云計算視域下數據挖掘技術應用領域越來越廣泛，但是在具體應用過程中也遇到一些問題，需要盡快解決。加強云計算視域下數據挖掘技術應用探索，具有深遠的社會影響。

1 數據挖掘技術與云計算基本內涵與特征概述

數據挖掘技術是指通過采取一定的方法，對被挖掘對象文檔中的信息數據等進行提取，進而進行進一步的分類整理和分析匯總，為數據應用、存儲共享和科學預測等提供基礎支持的一種技術。數據挖掘技術是一種系統的概念，包含很多的子系統和關聯技術。主要功能體現在三個方面：

（1）具有分類聚類功能。在對相同的交易數據庫管理過程中可以對項目之間的關系進行離婚，借助專業化軟件以及分類聚類技術對數據項進行分組，便于數據后續查詢和應用管理。

（2）具有分析預測功能。數據挖掘技術可以總結數據的規律，對相關數據之間的自變量、因變量之間的關系進行挖掘研究，從而為找出數據規律更好地為決策制定等提供參考。

（3）數據挖掘技術可以進行虛列模式編輯，這樣可以按照時間順序對數據之間的內在聯系進行分析，依據重要等級劃分層次，更好地進行有效開發和利用。

數據挖掘的基本過程包括數據準備、數據挖掘、模式評價分析以及知識運用四大主要環節，具體模式如圖1。

云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，借助互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云計算具有顯著的特性，主要包括服務器規模大、可靠性強、通用性高、資源虛擬化、成本價格相對較低、拓展性強、可以提供按需服務等。

基于云計算開發數據挖掘系統，具有顯著的優勢。一方面數據挖掘技術本身處理數據信息量比較大，復雜程度越來越高，所以可以借助云計算技術進行深度融合，提高高效處理水平，另一方面可以借助云計算技術構建低成本分布式并行計算環境，從而降低對高性能機器的過度依賴。此外還可以借助云計算技術提升設備處理效能，更好地控制容錯性。

2 云計算視域下數據挖掘技術應用探究

2.1 賬戶管理

在云計算技術的指導下，借助數據挖掘技術可以構建完善的系統數據挖掘平臺，進而在賬戶管理過程中，可以通過對收入、支出以及賬戶余額、歷史交易記錄等進行查詢、瀏覽。

支出明細主要是為了對用戶使用云計算具體付費服務、相關賬目明細等進行記錄管理。收入明細主要是對用戶應用數據挖掘技術獲取的資源進行記錄，并可以對普通挖掘算法進行購買和使用，不斷對報酬明細進行優化。賬戶余額主要是為了對收支差額進行動態計算顯示的過程。用戶可以對整體操作過程中的記錄進行全面了解，實現實地查詢。

2.2 數據管理

隨著信息量不斷增加，用戶還需要根據自己的安排購買新的需求數據，這個過程中需要借助云計算DaaS服務模式對數據進行管理。用戶可以通過登錄數據挖掘系統，進而快速精準地尋找到自己所學的數據資源，同時也可以將自己的數據進行提供銷售，進而實現共享。其中可以通過借助數據挖掘技術的分類聚類功能，科學劃分用戶數據、采購數據與邁出數據，進而實現對用戶數據資源的動態管理。還可以借助時間序列進行清晰瀏覽和分類交易管理，更好地進行數據類型預測，提高為客戶精準服務效能。

2.3 算法管理

數據挖掘技術的應用涉及到多種系列算法，不同的算法適用范圍不同，用戶可以根據自己的需求對算法不斷進行轉化、優化。借助云計算技術可以提高對算法的快速轉化和應用水平，將數據挖掘算法以及相關的功能清晰地展示出來，從而為用戶提供更便捷的幫助和指導。

此外基于云計算的數據挖掘技術，在其他領域也有比較廣泛的應用，比如數據挖掘技術中人工神經網絡系統可以實現對大批量數據的處理分析，遺傳基因算法適用范圍也非常廣，可視化技術作為一種重要的輔助技術，依靠動畫、圖像等技術可以實現形象化可視化展現，更好地建立起與用戶之間的聯系通道，豐富了信息技術展現模式，有助于更好地進行推廣應用。

3 云計算視域下數據挖掘技術應用方面存在的問題

（1）基于云計算的數據挖掘技術開發存在很多的不確定性，在數據挖掘任務描述、數據采集以及數據處理方面都存在很多的可變因素。

（2）數據挖掘方式和結果之間存在很多的不確定因素。在實際應用數據挖掘技術過程中，選用的方法、結果以及目標如何體現匹配性和一致性等方面還容易受到很多外界因素以及關聯因素的影響，從而難以進行全面確定。

（3）挖掘結果評價方面受到使用者關注目標的判斷，從而導致評價結果各異。

（4）軟件與服務性能是否滿足和符合使用者的要求、預期，安全性、正確性以及服務效能等方面還需要不斷提升。

參考文獻

[1]?葛曉玢，劉杰.基于云計算的數據挖掘平臺架構及其關鍵技術研究[J].景德鎮學院學報，2017（06）.

[2]?馬宏斌，王柯，馬團學.大數據時代的空間數據挖掘綜述[J]，測繪與空間地理信息，2014（07）.