基于云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘分析

王艷雨，劉 萍

（鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院，河南 新鄭451100）

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，涉及到大量節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)代表不同服務(wù)器對(duì)象。通過節(jié)點(diǎn)可以協(xié)調(diào)計(jì)算機(jī)、通信網(wǎng)，優(yōu)化改進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)體系。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以識(shí)別控制現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)對(duì)象，將數(shù)據(jù)劃分為地址唯一標(biāo)識(shí)符、位置數(shù)據(jù)描述、射頻數(shù)據(jù)流、傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，基于不同角度分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值信息。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)結(jié)合大數(shù)據(jù)模式，利用算法技術(shù)，深度挖掘隱藏?cái)?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘，需要采用不同術(shù)語(yǔ)，涉及到原始數(shù)據(jù)提取、信息獲取、模式分析等。在不同數(shù)據(jù)挖掘環(huán)節(jié)，均需要建立模型。通過該模型，預(yù)測(cè)和描述對(duì)應(yīng)大數(shù)據(jù)，同時(shí)推廣到新數(shù)據(jù)體系中?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，管理技術(shù)與方法缺失，云計(jì)算技術(shù)，集群技術(shù)提供問題解決思路[1]。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)，加強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用價(jià)值。在本文研究中，按照不同互聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)，建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)方法。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘算法，則需要應(yīng)用功能塊序列、分布式計(jì)算模型。

1 云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)概述

1.1 云計(jì)算技術(shù)

云計(jì)算技術(shù)，需要借助分布式計(jì)算平臺(tái)，在海量數(shù)據(jù)中深度挖掘價(jià)值數(shù)據(jù)。按照自身需求訪問計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)，可以提升數(shù)據(jù)挖掘效率。為了加強(qiáng)數(shù)據(jù)性能與安全性，云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用數(shù)據(jù)處理方式，同步開展存儲(chǔ)與計(jì)算操作，高效處理數(shù)據(jù)計(jì)算、容錯(cuò)性、存儲(chǔ)等問題。云計(jì)算技術(shù)特點(diǎn)如下：第一，規(guī)模大。云計(jì)算技術(shù)規(guī)模非常大，涉及到百萬臺(tái)服務(wù)器。云計(jì)算技術(shù)可以加強(qiáng)計(jì)算能力。第二，虛擬資源。用戶使用設(shè)備裝置，在任意地方連接數(shù)據(jù)中心，從而獲得相應(yīng)服務(wù)。數(shù)據(jù)并非處于任何實(shí)體內(nèi)，主要源于云存儲(chǔ)。應(yīng)用移動(dòng)終端，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以獲得理想化服務(wù)與數(shù)據(jù)。第三，可靠性與通用性強(qiáng)。多副本，計(jì)算節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)同構(gòu)互換效果，提升云計(jì)算可靠性，顯著優(yōu)于本地計(jì)算機(jī)。云計(jì)算應(yīng)用不固定，一個(gè)云可以支持多個(gè)應(yīng)用，具備較強(qiáng)通用性。云規(guī)模擴(kuò)展方便，可以滿足不同客戶應(yīng)用需求。第四，按需提供服務(wù)，性價(jià)比高?？蛻舭凑兆陨硇枨?，購(gòu)買相對(duì)應(yīng)的服務(wù)，成本造價(jià)低。由于自動(dòng)化與容錯(cuò)性水平高，實(shí)行集中化管理，企業(yè)無需支付高額的管理費(fèi)用。云計(jì)算技術(shù)具備較強(qiáng)通用性，可以明顯提升數(shù)據(jù)資源利用率[2]。

1.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)通過大量節(jié)點(diǎn)表示對(duì)象，涉及到數(shù)據(jù)傳輸、應(yīng)用與匯總，能夠存儲(chǔ)到不同傳感器與服務(wù)器中，屬于新型網(wǎng)絡(luò)模式。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)，向公眾展示網(wǎng)絡(luò)技術(shù)未來發(fā)展趨勢(shì)?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)，通過實(shí)體對(duì)象，無縫連接信息網(wǎng)絡(luò)，確保業(yè)務(wù)運(yùn)行的有效性。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)特征如下：第一，要用現(xiàn)代信息技術(shù)、電子標(biāo)簽技術(shù)，獲得基礎(chǔ)性信息。第二，信息傳輸可靠性高，高度集成無線、有效網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，通過傳感器、通信網(wǎng)絡(luò)，獲取和傳輸信息，確保信息傳輸可靠性。第三，基于云計(jì)算技術(shù)，傳輸和處理數(shù)據(jù)信息，通過標(biāo)準(zhǔn)化識(shí)別技術(shù)，及時(shí)處理異構(gòu)數(shù)據(jù)，提升信息處理時(shí)效性，維護(hù)數(shù)據(jù)有效性。

2 基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)特性

社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中，相應(yīng)促進(jìn)科學(xué)技術(shù)發(fā)展，全面展示出物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用效果，并在現(xiàn)代技術(shù)支持下，加快了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展速度。物聯(lián)網(wǎng)屬于物-物網(wǎng)絡(luò)體系，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控社會(huì)生產(chǎn)與生活，并且可以被應(yīng)用于大量移動(dòng)終端。然而，移動(dòng)終端融入到物聯(lián)網(wǎng)體系內(nèi)，數(shù)據(jù)產(chǎn)生量加大，數(shù)據(jù)格式與種類也趨于復(fù)雜。使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘方式，不能滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求。為了處理好現(xiàn)存問題，必須采用科學(xué)化挖掘技術(shù)，以此滿足物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展需求，云計(jì)算系統(tǒng)可以有效滿足該項(xiàng)要求。在網(wǎng)絡(luò)體系中，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的異構(gòu)性與動(dòng)態(tài)性較強(qiáng)，數(shù)據(jù)、時(shí)間、空間密切相關(guān)，相應(yīng)增加了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘難度。為了了解和掌握物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，必須花費(fèi)大量時(shí)間存儲(chǔ)和管理，整體效率低下。面對(duì)上述要求，逐漸形成云計(jì)算挖掘技術(shù)，該項(xiàng)技術(shù)可簡(jiǎn)化互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘難度。技術(shù)應(yīng)用期間，以云計(jì)算作為挖掘平臺(tái)，建立時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)[3]。利用該數(shù)據(jù)庫(kù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型。借助云計(jì)算技術(shù)，深入研究和討論數(shù)據(jù)挖掘問題，驗(yàn)證了模型在數(shù)據(jù)挖掘工作中的應(yīng)用價(jià)值。

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)容量大，異構(gòu)性與動(dòng)態(tài)性特點(diǎn)顯著，數(shù)據(jù)種類復(fù)雜。由于存在以上特點(diǎn)，相應(yīng)加大了數(shù)據(jù)挖掘難度。通過應(yīng)用云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)體系，高效處理技術(shù)問題，確保物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘操作的便捷性。

3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

3.1 技術(shù)概述

現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的完善性不足，發(fā)展時(shí)間短，然而技術(shù)應(yīng)用的范圍卻在持續(xù)擴(kuò)大。注重提升信息處理技術(shù)可以有效作用于群眾的生產(chǎn)生活中。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以歸屬到科學(xué)研究領(lǐng)域，也可以納入到交叉學(xué)科中。多數(shù)行業(yè)領(lǐng)域涉及數(shù)據(jù)挖掘，擴(kuò)大技術(shù)應(yīng)用范圍，各行業(yè)注重?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)革新。聯(lián)合文獻(xiàn)報(bào)道分析，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包含內(nèi)容如下：第一，基于真實(shí)數(shù)據(jù)，擴(kuò)大延伸數(shù)據(jù)，豐富數(shù)據(jù)庫(kù)。第二，深度挖掘數(shù)據(jù)信息，注重匯總分析、價(jià)值提取，為行業(yè)發(fā)展提供服務(wù)，全面滿足應(yīng)用需求，同時(shí)提供生產(chǎn)生活便利。第三，計(jì)數(shù)方式的接受度較高，按照相關(guān)數(shù)據(jù)做出科學(xué)決策，深度挖掘和分析數(shù)據(jù)信息，確保決策的科學(xué)性與正確性。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特征

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，具備時(shí)效性、異構(gòu)性與多態(tài)性特點(diǎn)。深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，充分發(fā)揮出技術(shù)分布化與規(guī)?；攸c(diǎn)，展示出資源節(jié)點(diǎn)作用，不僅可以維護(hù)數(shù)據(jù)安全性，還可以體現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)模。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，多分布在不同位置，精確劃分?jǐn)?shù)據(jù)類型。由于數(shù)據(jù)信息量比較大，需要將傳感器節(jié)點(diǎn)配置到數(shù)據(jù)中，確保數(shù)據(jù)處理效果。

3.3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，會(huì)增加數(shù)據(jù)質(zhì)量控制難度，無法高效完成數(shù)據(jù)查詢、存儲(chǔ)、融合，應(yīng)確保技術(shù)人員深入探索處理方法，滿足數(shù)據(jù)要求。分析處理數(shù)據(jù)時(shí)，高效解決矛盾問題。因此，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求如下：第一，異構(gòu)性要求。為了處理好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)異構(gòu)性問題，必須基于計(jì)算機(jī)軟件，合理應(yīng)用計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)。不同感知信息，應(yīng)當(dāng)采用不同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)操作系統(tǒng)不同時(shí)，則需要配置不同中間件。操作系統(tǒng)，可以處理運(yùn)行平臺(tái)問題。通過數(shù)據(jù)庫(kù)體系，深度挖掘和存儲(chǔ)價(jià)值數(shù)據(jù)。中間件主要負(fù)責(zé)傳輸和過濾數(shù)據(jù)，應(yīng)用科學(xué)操作系統(tǒng)、中間件、數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠規(guī)避數(shù)據(jù)異構(gòu)性，合理選擇數(shù)據(jù)庫(kù)與中間件。第二，海量性與時(shí)效性要求。數(shù)據(jù)海量性特點(diǎn)，會(huì)增加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)難度，延遲計(jì)算結(jié)果，導(dǎo)致整個(gè)反應(yīng)速度遲緩。針對(duì)上述問題，需要應(yīng)用以下處理方法：一是，注重服務(wù)器升級(jí)，將數(shù)據(jù)置入到服務(wù)器內(nèi)，之后再進(jìn)行處理計(jì)算。二是，加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算能力，提升智能化水平。同時(shí)處理數(shù)據(jù)信息，將數(shù)據(jù)處理任務(wù)置入到服務(wù)器內(nèi)。第三，數(shù)據(jù)傳輸要求。確保數(shù)據(jù)采集與傳輸順利性，才可以有效挖掘和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集與傳輸，依賴讀寫器、傳感器、射頻標(biāo)簽、節(jié)點(diǎn)等，屬于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源頭。為了確保物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性，系統(tǒng)硬件要滿足低功耗、強(qiáng)抗干擾性、高可靠性特點(diǎn)。正確選用架構(gòu)模型，可以提升系統(tǒng)成熟度。為了順利開展數(shù)據(jù)傳輸工作，要正確選用優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)源頭配件和機(jī)構(gòu)模型[4]。

4 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)難題

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展期間，面臨的技術(shù)難題比較多，主要表現(xiàn)在以下方面：第一，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量龐大，無法精準(zhǔn)探知數(shù)據(jù)分布情況。數(shù)據(jù)處理模式對(duì)硬件要求嚴(yán)格，存在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)影響因素，涉及到數(shù)據(jù)傳輸安全、隱私性，法律約束等。將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，可靠性較低。所以，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘存在技術(shù)弊端，需要找尋最佳解決方案。第二，數(shù)據(jù)信息具備海量性特點(diǎn)，無法及時(shí)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息，有效性與時(shí)效性低下。數(shù)據(jù)規(guī)?；鎯?chǔ)，對(duì)于計(jì)算機(jī)硬件的性能要求比較高?，F(xiàn)有設(shè)備無法滿足標(biāo)準(zhǔn)化要求，已經(jīng)成為技術(shù)應(yīng)用難點(diǎn)。第三，隨著應(yīng)用要求的提升，相應(yīng)增加了數(shù)據(jù)利用率，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)增加態(tài)勢(shì)。然而，當(dāng)前可滿足需求的節(jié)點(diǎn)比較少，供需失衡嚴(yán)重，需要開發(fā)新技術(shù)完善，處理好數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)供給不足問題。第四，不穩(wěn)定因素影響，比如網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、信息保密性、數(shù)據(jù)安全保障性，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的影響非常大。第五，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備規(guī)則且規(guī)則復(fù)雜。經(jīng)由中央模式挖掘分布式數(shù)據(jù)，無法獲得理想化效果。

5 基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

5.1 云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘模式

物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模式的影響很大。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)類型復(fù)雜，且物與物的關(guān)聯(lián)與特性不同，導(dǎo)致物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)數(shù)據(jù)挖掘模式時(shí)，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖局模式差別較大。物聯(lián)網(wǎng)在使用時(shí)，存在的問題隱患非常多。數(shù)據(jù)信息發(fā)送和接收時(shí)，會(huì)出現(xiàn)信息出錯(cuò)和丟失情況。產(chǎn)生上述問題的原因，多是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)所致。云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘模式，應(yīng)當(dāng)考慮到影響因素。在應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)關(guān)注物與物的關(guān)系表達(dá)，處理好數(shù)據(jù)錯(cuò)誤與丟失問題。當(dāng)物與物存在間接關(guān)系時(shí)，使用SVD模型、拉普拉斯變換模型引導(dǎo)。當(dāng)物與物存在直接關(guān)系時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模式表現(xiàn)出物與物關(guān)系能力，便于推導(dǎo)物與物間接關(guān)系。在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模型中，可以應(yīng)用超圖數(shù)據(jù)模型，超圖變點(diǎn)相互連接。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)系，利用超邊方式標(biāo)示。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模型，是基于馬爾科夫鏈的模型，在該模型中，預(yù)測(cè)未來概率時(shí)，無需按照傳統(tǒng)信息和知識(shí)，只需按照現(xiàn)有信息和知識(shí)，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用中，經(jīng)常會(huì)面臨該類問題。穩(wěn)定可外推參數(shù)模型，屬于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模型的重要組成。在應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)模型時(shí)，注重物理建模，明確物與物之間的關(guān)系，建立數(shù)據(jù)模型，以此描述數(shù)量關(guān)系。由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)類型復(fù)雜，所以會(huì)出現(xiàn)丟失和錯(cuò)誤問題。應(yīng)用傳統(tǒng)方式進(jìn)行物理建模，所遇到的困難問題非常多。

5.2 云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

在信息化時(shí)代下，逐漸凸顯出數(shù)據(jù)信息重要性，深度挖掘數(shù)據(jù)信息價(jià)值，將其應(yīng)用到各行業(yè)領(lǐng)域，加強(qiáng)行業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì)。在云計(jì)算技術(shù)支持下，可以為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)展提供優(yōu)質(zhì)體驗(yàn)，為獲取數(shù)據(jù)價(jià)值提供便捷方式。云計(jì)算模式，利用數(shù)據(jù)收集、專注與匯總方式，提煉數(shù)據(jù)潛在價(jià)值，并將其應(yīng)用到生產(chǎn)生活中。

第一，數(shù)據(jù)匯總調(diào)度。利用云計(jì)算技術(shù)，匯總調(diào)度數(shù)據(jù)信息，充分發(fā)揮出匯總調(diào)度技術(shù)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)不同格式數(shù)據(jù)的連接與交流，同時(shí)可以連接不同類型數(shù)據(jù)。對(duì)于不同類型數(shù)據(jù)，所應(yīng)用的排列存儲(chǔ)方式也不同，為了無縫連接多種類型數(shù)據(jù)信息，處理好規(guī)約問題，必須滿足不同數(shù)據(jù)系統(tǒng)的格式要求，涉及到日志處理、事務(wù)處理與分析處理，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值[5]。

第二，服務(wù)管理與調(diào)度技術(shù)。云計(jì)算平臺(tái)，面對(duì)不同行業(yè)和群體，因此必須高度重視管理技術(shù)與調(diào)度功能。對(duì)于調(diào)度功能而言，注重資源匹配與服務(wù)分析，尤其是優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)與用戶，處理好服務(wù)隔離與互斥問題，確保云計(jì)算安全運(yùn)行空間的充足性。應(yīng)用管理功能，可以確保云計(jì)算平臺(tái)運(yùn)行效益，針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)能力設(shè)置。利用服務(wù)注冊(cè)與暴露方式，顯著提升本地服務(wù)能力暴露性，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

第三，算法并行化技術(shù)。在云計(jì)算平臺(tái)中，算法并行化技術(shù)屬于基礎(chǔ)技術(shù)，涉及到選擇可行性、并行算法、并行策略等。利用以上算法，深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。

5.3 構(gòu)造物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模塊

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘，需要由多個(gè)模塊共同完成，比如物聯(lián)網(wǎng)感知層、數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層、數(shù)據(jù)層與傳輸層，不同模塊功能如下：第一，物聯(lián)網(wǎng)感知層。通過該模塊可以采集數(shù)據(jù)，確保不同區(qū)域采集節(jié)點(diǎn)的配合效果。采集節(jié)點(diǎn)包括傳感器、攝像頭，設(shè)備采集數(shù)據(jù)匯總到節(jié)點(diǎn)中，利用傳輸層上傳到云數(shù)據(jù)中心[6]。第二，傳輸層。傳輸層是向數(shù)據(jù)層傳輸數(shù)據(jù)，涉及到傳感器、無線網(wǎng)絡(luò)、有線網(wǎng)絡(luò)，確保網(wǎng)絡(luò)連接效果，同時(shí)將數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)通信。第三，數(shù)據(jù)層。在技術(shù)體系中，數(shù)據(jù)層屬于核心部分，數(shù)據(jù)處理速度與能力，對(duì)技術(shù)可行性影響非常大，包括數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊、存儲(chǔ)模塊，不僅可以提升數(shù)據(jù)異構(gòu)性的標(biāo)準(zhǔn)化水平，還可以通過分布方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)信息。第四，數(shù)據(jù)挖掘?qū)印Ｉ婕暗接脩裟K、數(shù)據(jù)挖掘引擎、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，屬于物聯(lián)網(wǎng)挖掘技術(shù)的重點(diǎn)，涉及到數(shù)據(jù)清理與轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)模塊評(píng)估、數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)可視化功能。通過上述模塊連接信息，注重?cái)?shù)據(jù)處理。按照云計(jì)算挖掘算法庫(kù)，為用戶提供數(shù)據(jù)挖掘功能，通識(shí)測(cè)試和評(píng)估挖掘模式。數(shù)據(jù)挖掘?qū)庸?jié)點(diǎn)，為數(shù)據(jù)挖掘模塊算法，集成多種功能算法。在平臺(tái)中，數(shù)據(jù)挖掘算法可以調(diào)整傳統(tǒng)算法，實(shí)現(xiàn)算法并行化處理。用戶模塊，通過數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)用戶接觸端，將系統(tǒng)顯示轉(zhuǎn)化為用戶可識(shí)別顯示，友好性與人性化特定顯著。用戶快速開展操作應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘額可獲取理解知識(shí)。為了確保數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)可移植性，用戶服務(wù)底層模塊添加開放模塊，調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)功能，豐富互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，加強(qiáng)應(yīng)用價(jià)值。

6 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

6.1 工作流程

基于云計(jì)算平臺(tái)，優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘流程，包括用戶、主控節(jié)點(diǎn)、調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘算法、準(zhǔn)備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、挖掘分布式數(shù)據(jù)、向用戶傳輸結(jié)果。第一，用戶請(qǐng)求。用戶請(qǐng)求物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，深度挖掘數(shù)據(jù)之后，系統(tǒng)主控節(jié)點(diǎn)判斷任務(wù)可行性，將信息傳遞給用戶，開展數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`。第二，數(shù)據(jù)挖掘過程。明確物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，深度挖掘數(shù)據(jù)之后，通過系統(tǒng)主控節(jié)點(diǎn)，合理選擇數(shù)據(jù)挖掘算法，滿足用戶使用需求，聯(lián)合標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)，合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘任務(wù)。第三，具體節(jié)點(diǎn)任務(wù)。合理劃分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘任務(wù)，注重工作節(jié)點(diǎn)任務(wù)分配，有效開展數(shù)據(jù)處理工作，將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果傳輸給用戶[7]。

6.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了對(duì)系統(tǒng)性能、可行性進(jìn)行判斷，充分發(fā)揮出數(shù)據(jù)挖掘算法作用，聯(lián)合標(biāo)準(zhǔn)化算法開展實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。第一，實(shí)驗(yàn)環(huán)境。實(shí)驗(yàn)操作中，以計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、硬盤作為基礎(chǔ)，合理應(yīng)用虛擬機(jī)部署分布式節(jié)點(diǎn)。為了確保實(shí)驗(yàn)效率與質(zhì)量，安裝集成化開發(fā)環(huán)境，同時(shí)在虛擬機(jī)操作系統(tǒng)中安裝SSH服務(wù)，確保數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)使用順利性。第二，實(shí)驗(yàn)過程。搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，選擇關(guān)聯(lián)規(guī)則算法實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利于C++代碼程序，利用關(guān)鍵字搜索方式，轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化文件。運(yùn)行程序算法之后，獲得物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)行結(jié)果，找尋頻繁項(xiàng)集，可以對(duì)性能予以判斷。值得一提的是，為了確保實(shí)驗(yàn)效果，需要采用不同文件進(jìn)行試驗(yàn)，掌握系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間。

7 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，現(xiàn)代技術(shù)快速發(fā)展，相應(yīng)提升物聯(lián)網(wǎng)信息處理系統(tǒng)需求，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘精確度、快速響應(yīng)、高效性要求非常大。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法，不能滿足用戶增長(zhǎng)需求。通過大數(shù)據(jù)信息技術(shù)，能夠擴(kuò)大云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)用范圍，全面提升數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性與高效性。在物聯(lián)網(wǎng)體系中，將數(shù)據(jù)挖掘算法劃分為功能塊，將其映射到用戶中。通過本文建立的模型，可以顯著提升數(shù)據(jù)分析效果，云數(shù)據(jù)中心、終端設(shè)備網(wǎng)絡(luò)流量，值得推廣應(yīng)用。