基于云计算平台的物联网数据挖掘研究

黄 鑫

德宏师范高等专科学校，云南 芒市 678400



基于云计算平台的物联网数据挖掘研究

黄 鑫

德宏师范高等专科学校，云南 芒市 678400

现代社会经济发展过程中，网络信息技术手段发展迅猛，更加在现实生活中广泛应用。物联网技术条件下的计算机网络技术重要性不断凸显出来，作为人们实现信息计划的重要方式，其在实现人类智能化发展方面表现出重要作用。在物联网信息技术条件下，加强数据挖掘则成为了实现产业应用的重要前提。本研究基于物联网以及云计算技术作为基础，进一步分析数据挖掘技术，针对其含义、特性等加以分析，深度探究主要应用方式，希望通过本研究能够对未来技术发展提供借鉴和帮助。

云计算；物联网；数据挖掘

现代科学技术不断向前发展，物联网技术手段在社会生产生活方面的应用越加广泛，已经涉及到了芯片、无线网络、传感信息技术等方方面面。在这样的技术背景下，大量物联网应用受到人们的青睐，针对互联网背景下的信息技术发展提供了一定启示。物联网应用研究过程中一项十分重要的具有基础性的技术就是数据挖掘。我国众多行业与领域之中都对物联网发展以及云技术发展的关系研究进行了深度开掘，希望能够为数据挖掘技术发展创造有利条件。

一、数据挖掘技术研究

(一)含义分析

数据挖掘技术形成与发展时间相对较短，主要是从上个世纪90年代开始形成，且对人类社会的方方面面都产生了重要影响。当前阶段，数据挖掘技术已经不再属于单纯的学科，而是拥有多元交叉特性的技术领域，所有行业都能够在一定程度上利用到数据挖掘。现阶段，大多数研究者普遍认为数据挖掘技术含义主要包括三个层次的内容，第一，是拥有海量数据，且必须是真实数据内容。第二，通过数据挖掘得到的信息将能够为人们从事生产生活方面提供便利帮助。第三，获取信息属于被人们充分理解，并能够对人们普遍接受的内容，可以用来进行判断与实施决策。

(二)数据挖掘技术特征分析

此技术手段表现出良好的分布性以及规模化特性。同时在节点资源有限以及安全性复杂性特征方面也十分突出。物联网自身数据呈现出良好的分布性特点，为此，数据可以分别存储在不同类型的位置当中，除此之外，物理网数据更加十分庞大，自身拥有大量的传感器节点，为此，就要求拥有可以有效处理信息的重要节点。最后，节点资源的形成与存在并非是无限的，主要是中央节点通常会对数据进行处理，并剔除不需要的数据，而对需要的参数则需要根据分布式节点实际情况，将用户所需要的数据完成信息传输。

二、云计算信息技术平台下的数据挖掘应用

结合现阶段云计算技术平台发展情况分析，应用性较广的是Hadoop的技术平台，基于此分析云计算数据挖掘技术可以从四个方面出发，主要包括物联网感知层、物联网传输层、数据以及数据挖掘服务技术层等。

(一)感知层分析

感知层强调的是在目标区域之中设置众多的信息采集阶段，并因此形成感知功能。换言之，设置节点，并通过传感器以及相关设备完成对相关信息数据的采集，而获取数据会通过感知层中的网络通信装置完成信息汇聚，并进一步传送到节点，最终汇总至传输层次之中，进入云计算数据信息处理平台完成相关处理操作。

(二)传输层分析

物联网传输层之中同样包括几个方面的内容，分别是传感器、无线网络等内容。利用网络设备等搭建高速度无缝数据传输系统，这样就能够将物联网感知层采集形成的各类信息资源传送到数据处理中心的位置上，从而能够实现综合条件下的互动目的。同时也能够对所有类型的检测设备信息进行传播，完成设备之间信息共享。

(三)数据层分析

作为云计算平台之中十分重要的数据挖掘技术的重要环节，数据层的重要性地位不言而喻。物理网自身表现出海量性以及异构性的特点，为此，在数据层之中实现物联网信息数据存储处理与分析，则成为了物联网数据挖掘技术应用的关键。在数据层之中拥有数据源转化以及存储方面的内容。其中对数据源进行转化，主要是指物理网异构性特征下的相关数据信息内容的转化。存储则强调的是在Hadoop的平台背景下形成的HDFS的系统的分布式存储方式。

基于当前的物联网技术平台背景下，针对各项目标的实现需要通过不同数据加以显示。在一定情况下，相同目标同样也会采取多种数据类型进行表现。由此可以知道，数据源转化方面的功能集中体现在保持数据完整性以及避免异构性等的损毁情况，以此能够达到数据挖掘方面的目标实现。数据源转化同样也能够通过系统发挥作用，实现对数据层以及感知层等的有效连接，通过借助数据包解码转化等方式完成转换，达到数据类型匹配的需要。

(四)数据挖掘服务层

数据挖掘服务层包含数据准备、数据挖掘引擎以及用户三大部分。其中，数据准备部分的主要用途是对数据的清零、转化以及规约等。数据挖掘引擎则主要包含数据挖掘算法以及模式评估，而用户部分则主要将数据挖掘的内容进行可视化的表现。用户部分是整个云计算平台中数据挖掘技术面对用户的直接体现，因而具有友好性，能够让用户通过操作来对数据挖掘任务进行处理认知。

三、结束语

综上所述，社会经济快速发展促使信息技术水平获得显著提高，物联网技术因此应运而生，并获得空前发展。面对当下的物联网海量异构性数据的增长势态，相关数据挖掘技术的出现也受到一定的影响。为此，形成云计算技术条件基础上的数据挖掘技术显得十分必要。本研究的重点与关键就是形成借助云计算技术条件下的物联网数据挖掘技术应用与创新，希望通过本研究能够对未来技术发展提供一定的借鉴与帮助。

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黄鑫(1981-)，男，汉族，湖北武汉人，研究生，德宏师范高等专科学校，讲师，研究方向：数据挖掘及物联网。

TP311.13；TP

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1006-0049-(2017)12-0251-01