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談云計算平臺下的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘

前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了談云計算平臺下的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

談云計算平臺下的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘

摘要:數(shù)據(jù)挖掘是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的重要組成部分,也是物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在未來發(fā)展的推動力量。闡述了云計算和物聯(lián)網(wǎng)的定義,對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘所要面對的各種難關(guān)進(jìn)行了分析,對基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了探討。

關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);數(shù)據(jù)挖掘;云計算平臺

引言

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究是信息化時代不斷發(fā)展的產(chǎn)物,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對人類生產(chǎn)生活的影響逐漸增強(qiáng),以云計算平臺為基礎(chǔ)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘也逐漸熱門起來。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展,得益于云計算的誕生,其無與倫比的數(shù)據(jù)挖掘分析及其IT技術(shù)支撐能力把前所未有的便利提供給了人們。

1云計算與物聯(lián)網(wǎng)理論基礎(chǔ)

1.1云計算理論

云計算是一種以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ),借助互聯(lián)網(wǎng)的服務(wù),根據(jù)用戶的需求將特定的服務(wù)提供給指定用戶的計算方式,其整個服務(wù)資源都來自于互聯(lián)網(wǎng)中的信息,互聯(lián)網(wǎng)通常會把資源顯示成云狀圖案,云計算之名由此得來。云計算在其先進(jìn)的應(yīng)用技術(shù)的基礎(chǔ)上,又具備了通用性、規(guī)模大、虛擬化、可延伸性、可靠性等幾大特征。

1.2物聯(lián)網(wǎng)理論

物聯(lián)網(wǎng)是指借助多種技術(shù)的應(yīng)用,將事物之間進(jìn)行連接,從而形成一個可以遠(yuǎn)程集中控制的局域網(wǎng)。借助各種技術(shù)把互聯(lián)網(wǎng)與各種物品連接起來,使信息的交互得以實(shí)現(xiàn),以此讓指定的物品得以智能化,用戶可以借助遠(yuǎn)程終端加以控制,使人們的生活更加方便,使各項應(yīng)用的安全性得以提高。對比互聯(lián)網(wǎng),物聯(lián)網(wǎng)被應(yīng)用到了多種感知技術(shù)研究范疇,而且它以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ),并能夠提供不被時間和空間局限的應(yīng)用場景和用戶的自由溝通。

1.3物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)

在應(yīng)用過程中,物聯(lián)網(wǎng)需要多個行業(yè)的參與以及政府的支持,物聯(lián)網(wǎng)具有很多優(yōu)勢,能夠在社會的各個領(lǐng)域得以廣泛應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)一般需要經(jīng)過以下幾步:對物聯(lián)網(wǎng)中有被構(gòu)建需求的對象進(jìn)行屬性識別,對于靜態(tài)屬性,可以直接進(jìn)行存儲,而對于動態(tài)屬性,需要先用傳感器檢測,而后才能存儲。接著,對識別后的對象屬性加以讀取,同時把獲得的信息向網(wǎng)絡(luò)識別數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。最后,依托于網(wǎng)絡(luò)把目標(biāo)信息傳導(dǎo)至信息處理中心,從而讓物體與互聯(lián)網(wǎng)之間實(shí)現(xiàn)通信。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

相對而言,數(shù)據(jù)挖掘形成的時間較短,但隨著對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究工作的不斷推進(jìn),它的應(yīng)用范圍也得以日漸擴(kuò)大,對信息處理以及生產(chǎn)生活等諸多領(lǐng)域都具有重大意義。當(dāng)前,數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù)不只是一個普通的科研領(lǐng)域,它還是多元化的技術(shù)領(lǐng)域的交叉學(xué)科。在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價值挖掘過程中,主要技術(shù)手段具有規(guī)模和分布特征,能夠有效地將有限的資源節(jié)點(diǎn)最大化利用起來,使數(shù)據(jù)應(yīng)用的安全得以保障。所以,基于數(shù)據(jù)的分布,物聯(lián)網(wǎng)將不同的數(shù)據(jù)存儲在不同的位置,每個位置都有自己獨(dú)特的分類。同時,物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量雜亂無章且極其龐大,對傳感器節(jié)點(diǎn)的需求量往往極大,以使處理重要節(jié)點(diǎn)信息的效率更高。物聯(lián)網(wǎng)具有產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的特點(diǎn)。它依靠云計算對不同領(lǐng)域、不同數(shù)據(jù)格式的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、管理和存儲,為整個物聯(lián)網(wǎng)提供數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)。它可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘中的預(yù)測和決策,并對這些傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反向控制,從而使物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果最終達(dá)到物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的目的,達(dá)到控制物聯(lián)網(wǎng)中客觀事物運(yùn)動和發(fā)展的目的。數(shù)據(jù)挖掘是決策支持和過程控制的重要技術(shù)。在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,物聯(lián)網(wǎng)將會面臨一些挑戰(zhàn),這些挑戰(zhàn)是阻礙物聯(lián)網(wǎng)在當(dāng)今時代快速發(fā)展的重要原因。①大量的數(shù)據(jù)分別存儲在不同的節(jié)點(diǎn),使用模型進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘是不夠的,也導(dǎo)致了其分布和色散特性,影響數(shù)據(jù)分析和使用。②物聯(lián)網(wǎng)自身的特性。集中化的結(jié)構(gòu)必然會使傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量增多,節(jié)點(diǎn)數(shù)量的增加會給數(shù)據(jù)處理帶來負(fù)擔(dān)。為了更好地處理數(shù)據(jù),必須升級硬件。③為了節(jié)省成本,將不處理所有中心節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),但是需要對相關(guān)參數(shù)進(jìn)行分析,找到有效的節(jié)點(diǎn),對其進(jìn)行分析,并將數(shù)據(jù)傳遞給客戶。

3基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可分為4個部分,分別為感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)層以及數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層,各個層的構(gòu)成如表1所示。

3.1感知層

物聯(lián)網(wǎng)的感知層是實(shí)現(xiàn)感知功能,通過在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)設(shè)置大量的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)。節(jié)點(diǎn)搜集數(shù)據(jù)是依靠相關(guān)設(shè)備的使用得以實(shí)現(xiàn)的,然后集中性地處理被搜集到的數(shù)據(jù),并借用物聯(lián)網(wǎng)感知層的網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備,將所需的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到每個節(jié)點(diǎn),繼而依靠集中存儲后的傳輸層數(shù)據(jù)處理中心的云計算平臺,使整個感知層的功能得以實(shí)現(xiàn)。

3.2傳輸層

傳輸層能夠靈活高效地將數(shù)據(jù)傳遞至數(shù)據(jù)中心,從而使物聯(lián)網(wǎng)的相互聯(lián)通得以維持,它囊括了有線網(wǎng)絡(luò)、傳感器網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)等諸多形式的網(wǎng)絡(luò),從而形成了它可靠、高效且無縫傳輸?shù)奶匦浴?/p>

3.3數(shù)據(jù)層

在運(yùn)營物聯(lián)網(wǎng)的平臺中,數(shù)據(jù)層是對挖掘信息工作進(jìn)行負(fù)責(zé)的重要組成部分之一。因為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備一定程度的異質(zhì)性,所以有必要基于上述數(shù)據(jù)的特征對數(shù)據(jù)層加以操作,使數(shù)據(jù)能夠安全地被存儲,使數(shù)據(jù)挖掘能夠在物聯(lián)網(wǎng)平臺上順利被進(jìn)行,使物聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)行性能得以提高。舉例來說,將PML相關(guān)技術(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,通過物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)建模,使之實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)儲存和傳輸?shù)墓δ?,為了確保建模質(zhì)量能夠進(jìn)一步提升,位置數(shù)據(jù)、物體屬性等都是不可或缺的部分,以此讓依托于對與物體信息有關(guān)聯(lián)的歷史元素進(jìn)行的分析工作進(jìn)行得更加方便,使之實(shí)現(xiàn)科學(xué)分析物品信息的目標(biāo)。

3.4數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層

數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層囊括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊、數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊以及用戶模塊。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊中,需要對數(shù)據(jù)情況進(jìn)行分析,對數(shù)據(jù)格式進(jìn)行適當(dāng)?shù)母淖?,制定?shù)據(jù)規(guī)則都是可以實(shí)現(xiàn)的功能。不同的數(shù)據(jù)挖掘類型之間存在一些差異,因此數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊的功能非常多樣化,可以對數(shù)據(jù)實(shí)行偏差分析、趨勢分析、聚類分析以及相關(guān)性分析。正是數(shù)據(jù)挖掘模塊中的算法集提供了上述功能算法。

4結(jié)語

云計算平臺能夠更好地在物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘中進(jìn)行服務(wù)。在此基礎(chǔ)上,本文提出了一種更加完善、科學(xué)的基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),使本文的實(shí)用價值得以呈現(xiàn)。因而,相關(guān)領(lǐng)域的理論研究和實(shí)踐探索可以將本文的研究內(nèi)容作為參考。

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作者:李可 單位:河南神火集團(tuán)職工總醫(yī)院

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