云计算环境下的数据挖掘应用AET

“云计算”被描述为是一个平台系统或软件应用程序。首先,平台系统意味着云计算系统可以实时地动态部署、配置、再部署、再配置。在云计算平台下,服务器是一个物理服务器或一个虚拟服务器。云计算通常包括很多计算资源。

云计算是一个新的商业模型[1-2]。它描述了计算任务到资源池的过程。资源池由大量计算机组成,从而保证各种应用可以按需获得计算能力、存储空间和各种软件服务。云计算的新颖性在于它可以提供无限的廉价存储和计算能力,这可以使其存储和挖掘大量的数据。

处理高维度和大规模数据有很多方法,但请求处理通常是瓶颈。认识发现任务算法通常被应用到多维未来空间广泛搜索或最近邻居搜索[3]。商业智能和数据仓库可以存放T字节级以上的数据。云计算作为数据挖掘的需求正被广泛使用。MapReduce是一个程序框架,并且被用于处理大的数据集合。分割、调度和失败处理以及通信等细节被MapReduce隐藏[4]。

1云计算

云计算是一种计算服务而不单单是一个产品,它由计算资源、软件和各种信息组成。通过网络在任何地点,可以使用计算机或其他设备等终端访问。云是一个并行和分布式系统,由相互连接的虚拟计算机构成,可以被动态部署,并作为一个或多个统一的计算资源呈现出来。云计算基于服务运营商和用户签订的服务等级协议提供服务。

数据连接紧密度的增长和数据量增长导致许多运营商和部分数据中心使用大的、可以动态均衡负载的基础设施作为云计算平台。通过按需地在服务器上分布和复制数据,资源利用率显著提高。

“云”是一个弹性的资源执行环境,涉及到多个利益方,并能提供可以计量的服务。这些服务可以分为多个粒度级别。换言之,本文中所讲的云是基础平台,可以在多种资源上面以各种形式执行。从而提供资源和服务的管理性、弹性和系统平台独立性等能力。

2数据挖掘技术

目前有几种主要的数据挖掘技术已经开发并应用到数据挖掘项目中。包括关联规则、分类、聚类、预测和序列模式。下面将简要地介绍这些数据挖掘技术的例子。

(1)关联规则

关联规则是一种最好的已知的数据挖掘技术。对关联规则挖掘的研究可分为两种类型,一种是Apriori算法研究,一种是频繁模式增长算法研究[5](FP-growth增长等)。在关联规则中,一种模式的发现是基于在同一个交易数据库中特定项目与其他项目的关系。例如,该技术用于市场购物篮分析中确定什么样的产品客户经常一起购买。基于该数据业务会有相应的营销活动,从而销售更多的产品,创造更大的利润。

(2)分类

分类是一种基于机器学习的经典的数据挖掘技术。分类方法是利用数学方法实现,如决策树,线性规划,神经网络和统计。在分类过程中,软件可以学习如何将数据项分到不同的组中。例如,可以应用于“给那些离开公司的员工过去的记录应用分类,预测当前的雇员很可能在将来离开”,在这种情况下,把员工的记录分为两组,“离开”、“留下”,然后,可以利用数据挖掘软件将雇员划分到每个组。

(3)聚类

(4)预测

正如它的名字暗示的,预测是一种数据挖掘技术,用于发现自变量之间及自变量和因变量之间的关系。例如,预测分析技术,如果考虑销售额是一个自变量,利润可能是一个因变量,那就可以预测将来的销售利润,根据历史销售数据和利润数据,就可以得出一个用于预测盈利的回归拟合曲线。

(5)序列模式

2011年,李玲娟等人[7]提出了一种在云计算环境中的关联规则挖掘算法。该算法利用Hadoop框架平台及MapReduce编程模型,以实现云计算环境下的并行挖掘为目标,给出了改进Apriori算法在Hadoop框架平台中MapReduce编程模型上的执行过程。算法在频繁项集挖掘中表现出较好的性能和实用性。

2011年,T.R.GopalakrishnanNair等人[8]提出了k-均值算法,算法通过迭代过程把数据集分为不同类别,使评价聚类性能的准则函数达到最优,且每个聚类内紧凑,类间独立。

3云计算面临的挑战

云计算作为大幅降低成本技术,在受到追捧的同时也面临着诸多挑战性问题。

(1)安全

(2)Ad-hoc网络模式

Ad-hoc网络是一个没有有线基础设施支持的移动网络,是一种无线多跳网络。在Ad-Hoc网络中,所有的节点都是由移动主机构成的。与传统的无线网络相比,它不依赖于任何固定的基础设施和管理中心,而是由一组自主的移动节点临时组成,通过移动节点间的相互协作和自我组织,保持网络连接,实现数据的传递。其特点是:动态变化的网络拓扑结构,多条通信,较低的安全性。

(3)管理性

(4)庞大的规模

现有的SQL数据库不能简单地处理放置在云中的海量数据。在存储方面,是用不同的事务实现技术,还是用不同的存储技术,或者二者都用来解决一些限制性问题还不确定。在这个问题上,目前在数据库领域内有很多提议。现有的云计算已经开始探索一些简单的实用性方法,但是还需要做更多的工作来融合现有的云计算机制中的好思想。

(5)新的应用场景

预测一些需要预载大量数据集(像股票价格、天气历史数据以及网上检索等)的服务。从私有和公共环境中获取有用信息引起人们越来越多的注意。这就需要从结构化、半结构化或非结构的异构数据中提取出有用信息。

(6)延迟

延迟通常是因特网上的常见问题。云计算中产生的延迟并不是致命的,可以通过智能化设计的高性能基础设施以及灵巧的应用程序来补救。就像桌面计算机最大的瓶颈就是需要更大的硬盘和内存,云计算中延迟的真正原因必须确定和解决。云计算既需要较高性能的集群服务器,也需要高性能的通信设备来支持。

4结论

数据挖掘技术的主要问题是项目集合需要空间,并且项目级操作是巨大的。如果将数据挖掘应用于云计算环境,将会从云运营商那里按需租赁空间。这种方法解决了需要大量空间的问题。并且用户不再需要考虑空间大小,可直接使用数据挖掘技术。

参考文献

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[3]BOHMC,BERCHTOLDS,MICHELU.Multidimensionalindexstructuresinrelationaldatabases[C].in1stInternationalConferenceonDataWarehousingandKnowledgeDiscovery,1999:51-70.

[4]DEANJ,GHEMAWATS,USENIX.MapReduce:simplifieddataprocessingonlargeclusters[C].6thSymposiumonOperatingSystemsDesignandImplementation,2004:137-149.

[5]HanJ,PeiJ,YinY.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration[C].Proc.ofACMInt.Conf.onManagementofdata(SIGMOD),2000:1-12.

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[7]李玲娟,张敏.云计算环境下关联规则挖掘算法研究[J].计算机技术与发展,2011(2):43-46.

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THE END
1.智能数据挖掘:开启现代信息时代的智慧之门算法聚类数据仓库现随着物联网和大数据技术的发展,实时数据挖掘将成为趋势。企业将能够实时分析数据,快速做出决策,从而提高竞争力。 3. 自动化数据挖掘 3. Automated Data Mining 自动化数据挖掘工具的出现,将降低数据分析的门槛,使得更多的企业能够利用数据挖掘技术。通过自动化,数据挖掘的效率和准确性将大幅提高。 https://www.163.com/dy/article/JEQ1N6SJ0512BOIV.html
2.什么是可视化数据挖掘技术数据挖掘技术及数据的可视化,通过图形、动画等方式展现数据,将属性和维度相结合,通过图表的形式为人们展示相关内容。具体包含 大块:一、与传统数据挖掘技术相比较;二、可视化数据挖掘技术的数据收集方式;三、与传统技术相比存在的优势;四、可视化数据挖掘技术的展现形式。 https://www.linkflowtech.com/news/2005
3.数据挖掘教程:什么是数据挖掘?技术,工艺数据挖掘”的英文缩写是?技术,工艺 什么是数据挖掘? 数据挖掘是从庞大的数据集中寻找潜在有用模式的过程。它是一种多学科技能,使用机器学习,统计学和AI来提取信息以评估未来事件的概率。从数据挖掘中获得的见解用于营销,欺诈检测,科学发现等。 数据挖掘就是要发现数据之间隐藏的、未被怀疑的、以前未知但有效的关系。数据挖掘也称为数据中的https://blog.csdn.net/qq_22182989/article/details/125719155
4.什么是数据挖掘?为什么它如此重要?企业通常使用预测方法来支持新的业务计划。这种数据挖掘技术有助于检查历史数据,以揭示可用于预测市场未来的趋势。 数据挖掘用在什么地方? 数据挖掘对于价格优化、信用风险管理、情绪分析、欺诈检测、培训和支持、风险评估、推荐系统、医疗保健、医疗诊断等至关重要。它可以证明是几乎任何行业的有效工具,包括服务行业、批发https://ai.qianjia.com/html/2023-03/27_400072.html
5.什么是数据挖掘,如何利用数据挖掘技术进行大数据分析?数据挖掘是一种利用统计学、机器学习和数据库技术来发现数据中潜在模式和规律的过程。它可以帮助企业从海量数据中提取有用的信息,揭示数据背后的价值和意义,从而支持管理决策和业务发展。 利用数据挖掘技术进行大数据分析可以通过以下步骤实现: 数据收集:收集各种结构化和非结构化的数据,包括客户信息、销售数据、市场趋势https://www.mbalib.com/ask/question-64b2930b7eb4a67b4b9b3ea5fa59fec7.html
6.数据挖掘数据挖掘面试题汇总测测你的专业能力是否过关C.数据预处理 D.数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD? (A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 https://cloud.tencent.com/developer/article/1045567
7.商战数据挖掘:你需要了解的数据科学与分析思维数据科学的一条重要原则是,数据挖掘的流程可以分解为几个通俗易懂的环节。有些环节涉及信息技术的应用,如数据中模式的自动发现和评估,而有些则主要依赖数据分析师的创意、常识和商业知识。理解数据挖掘的整个过程,有助于组织数据挖掘项目,使它们更接近系统性的分析,而不是凭借运气和个人智慧的冒险行为。 https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/28952
8.什么是数据挖掘?qq5a12455433444的技术博客聚类:把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。 依赖分析:用于发现数据项之间的关系。 比如一个典型的聚类描述型任务:根据客户的行为特征和基本属性,将不同的客户划分不同类型的相似群体。 描述型任务的典型方法有:聚类、关联分析等。 数据挖掘技术的知识大纲大致如此。https://blog.51cto.com/u_13488918/6087061
9.数据挖掘论文在进行现代档案信息处理时,传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求,数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先,档案是较为重要的信息记录,甚至有些档案的重要性大到无价,因此对于此类的珍贵档案,相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案,其使用率自然也就越高,所以其安全https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
10.数据挖掘概念与技术(豆瓣)《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上,第2版展示了该领域的最新研究成果,例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。 《数据挖掘概念与https://www.douban.com/book/subject/2038599
11.数据统计分析和数据挖掘有何区别?大数据CIO时代网摘要:从实践应用角度来看,这个问题并没有很大的意义,正如“不管黑猫白猫,抓住老鼠才是好猫”一样,在企业的商业实战中,数据分析分析问题、解决问题时,首先考虑的是思路,其次才会对与思路匹配的分析挖掘技术进行筛选,而不是先考虑到底是用统计技术还是用数据挖掘技术来解决这个问题。 https://www.ciotimes.com/bigdata/158710.html
12.浅谈数据挖掘中的个人信息保护一、数据挖掘与个人信息的保护 (一)个人信息面临的威胁 法规和体制的不断完善同时也代表着政府和社会对个人信息保护问题的担忧程度。然而,随着网络和数据库技术的发展,尤其是数据挖掘技术的出现,个人信息面临着目益严峻的挑战。在酒店行业,多个酒店集团已完成升级转型,打造出新的住宿生态圈,客户只要打开手机就可以实现http://media-ethic.ccnu.edu.cn/info/1168/2097.htm
13.数据挖掘技术主要包括哪些?数据挖掘的技术,可分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法,可细分为:回归https://m.imooc.com/wenda/detail/508957
14.一文回顾近二十年数据科学领域的里程碑事件或突破性技术2001年,Garner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业生产产生深远影响的五大关键技术”之首。同时,它还入选了《麻省理工科技评论》发布的2001年“全球十大突破性技术”,被认为在未来5年将对人类产生重大影响。由于数据挖掘技术从一开始就是面向应用的,它不仅是面向特定数据库的简单https://maimai.cn/article/detail?fid=1446221264&efid=1yTum-SWXEP826HTaiNUkA
15.数据挖掘的主要技术主要有这些,看完就知道数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。 那数据挖掘的主要技术有哪些呢,今天就跟大家谈谈数据挖掘的主要技术有哪些: 1、模式跟踪 模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。模式跟踪旨在通过识别和监视数据https://www.fanruan.com/bw/faeggrg
16.数据挖掘数据挖掘(Data Mining),是电子信息、计算机等工学类专业的一门核心课程。[1][2] 该课程主要讲授了数据的相关概念、数据预处理、贝叶斯分类、决策树分类、k-均值聚类、逻辑回归、关联规则挖掘、数据挖掘实践、支持向量机分类、神经网络分类等内容,[2]帮助学习者了解数据挖掘技术的整体概貌,了解数据挖掘技术的主要应用以https://baike.sogou.com/v215718127.htm
17.版权立法中文本数据挖掘侵权例外规则的构建版权资讯摘要:以计算机软件和大数据为支撑的文本数据挖掘技术已成为数字时代各行各业智能化发展的基础工具。文本数据挖掘首先需要收集、复制海量数据或作品等受著作权法保护的信息建立数据库。为学术研究目的而复制他人作品进行文本数据挖掘,在越来越多的法域被视为合理使用。我国著作权立法中应尽快确立以论文查重为代表的文本数据http://www.ccct.net.cn/html/bqzx/2023/0601/4369.html
18.深度解析数据挖掘什么是数据挖掘?数据挖掘是一种从大规模数据集中提取有用信息和隐藏模式的过程,通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术,帮助人们做出更明智的决策、预测未来趋势、发现潜在商机和优化业务流程。它能将原始的非结构化数据转化为关于企业各个领域的可理解的见解,包括销售、营销、运营、财务等等。任何与企业相关的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1772272932209270558&wfr=spider&for=pc