分析云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模式-

分析云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模式分析云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模式

物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)挖掘模式改變了計算機(jī)中信息處理的方法，它有甚至有可能將改變世界。數(shù)據(jù)挖掘是物聯(lián)網(wǎng)十分重要的應(yīng)用，文章基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)，分析了其結(jié)構(gòu)模型。相信經(jīng)過不斷的研究，基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模式將得到更好的開展。

【關(guān)鍵詞】云計算物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模式

這幾年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)迅速開展，許多應(yīng)用終端逐漸接入到物聯(lián)網(wǎng)中，來到達(dá)監(jiān)控的目的。而隨著這種終端越來越多，物聯(lián)網(wǎng)存儲的數(shù)據(jù)就會越來越多，數(shù)據(jù)格式和類型不再簡單單一。另外，物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)是非靜態(tài)的，它們具有時空性、不完整性以及異構(gòu)性，所以這將大大增加了從物聯(lián)網(wǎng)中挖掘數(shù)據(jù)的難度，傳統(tǒng)的挖掘方法已經(jīng)無法適用于這種數(shù)據(jù)庫。而云計算和海計算的開展，使物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘有了新的方式和思路。云計算是在互聯(lián)網(wǎng)的根底上開展的一種新型計算方法，它通過各數(shù)據(jù)終端的軟件和硬件資源及其信息提供共享，使得各個相連的計算機(jī)或其他設(shè)備在需要時能夠調(diào)用這些信息。它的主要思想就是將這些已用聯(lián)網(wǎng)的信息資源進(jìn)行統(tǒng)一管理和使用，使得各終端在需要時都可以調(diào)配。海計算是將智能算法和通訊設(shè)備植入到物體中，使得各物體之間能夠相互聯(lián)系，在不能預(yù)知的場景中判斷將要發(fā)生的情況，從而實現(xiàn)物體之間交換信息的作用。海計算可以使物體中的信息裝置得到強(qiáng)化，從而將信息裝置與物體緊緊相連，從而使它們能夠有效傳遞信息，更重要的是獲得物體信息。它還可以強(qiáng)化其內(nèi)部大量的相互獨(dú)立的個體之間的智能水平，使得物體能夠?qū)崿F(xiàn)組織、計算與反應(yīng)等自身就可以完成的功能。

1物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵問題

1.1物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)特點(diǎn)

1.1.1量大

物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中有海量的傳感設(shè)備和監(jiān)控終端，它們每時每刻都在想數(shù)據(jù)中心傳送數(shù)據(jù)。而數(shù)據(jù)中心在儲存接受到的數(shù)據(jù)的同時，還要適時地存儲舊數(shù)據(jù)，以便實現(xiàn)對對象的跟蹤、監(jiān)控、統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘等。所以，數(shù)據(jù)量大是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)挖掘中所面對的一大難題。

1.1.2類型復(fù)雜

這主要是由物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控對象的多樣性決定的，如建筑、湖泊、森林等，它們所采集的信息類型不一樣，例如森林中只需要關(guān)注其動態(tài)，有無火災(zāi)發(fā)生，而交通中主要采集視頻信息。所以，物聯(lián)網(wǎng)中數(shù)據(jù)類型多樣，有文本、視頻和圖像等。

1.1.3異構(gòu)性

物聯(lián)網(wǎng)中擁有多種類型的傳感器終端，包括GPS、RFID和無線傳感器等，它們采集到的數(shù)據(jù)會采用不同的格式和語義記錄下來，所以這無疑會增加數(shù)據(jù)挖掘的難度。

1.1.4動態(tài)性

物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器終端是呈現(xiàn)非靜態(tài)的，每個時刻都有終端進(jìn)入或移出。當(dāng)一個傳感器終端突然進(jìn)入時，它采集到的數(shù)據(jù)必然也要插進(jìn)數(shù)據(jù)庫中；而當(dāng)它突然移出時，它的數(shù)據(jù)就不再傳送到數(shù)據(jù)庫中。這樣，會由于大量的傳感器終端不斷進(jìn)入或移出，給數(shù)據(jù)庫的處理增加相當(dāng)多的工作量。

1.1.5時空特性

傳感器終端不會只布置在一個地方，它們的數(shù)據(jù)那么反映著不同地區(qū)的不同對象的動態(tài)和信息。所以，數(shù)據(jù)的感知需要有特定的地點(diǎn)和時間，它必須與對象的時間和空間緊密相聯(lián)才有意義。

1.2物聯(lián)網(wǎng)對數(shù)據(jù)挖掘的要求

1.2.1實時高效

物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的控制端口要根據(jù)實時情況進(jìn)行分析，并且要對突然發(fā)生的情況作出高效處理。所以這個要求也是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘中十分重要的一項。

1.2.2分布式挖掘

這主要是由物聯(lián)網(wǎng)中各終端設(shè)備和數(shù)據(jù)是分布式布置決定的，所以數(shù)據(jù)挖掘必須采用分布式的方式。

1.2.3質(zhì)量控制

數(shù)據(jù)來源、媒體傳送、存儲和管理格式，以及模態(tài)的多樣化能夠保證數(shù)據(jù)處理后得到比擬真實的結(jié)果。

1.3物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘的要解決的問題

1.3.1算法的選擇

要想提高數(shù)據(jù)挖掘的效率，必須選擇適宜的算法和并行策略。所以，設(shè)計一個好的算法是十分必要的，而其中參數(shù)必須是可以調(diào)節(jié)的，以適應(yīng)各種不同的情況。

1.3.2不確定性

物聯(lián)網(wǎng)中所存在最大的挑戰(zhàn)就是各種不確定性，例如對挖掘任務(wù)的規(guī)定、數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理、挖掘方法、以及不同的人對挖掘結(jié)果的評價等，它們都存在不確定性?？梢哉f，不確定性貫穿于整個數(shù)據(jù)挖掘的處理過程中。

2基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模型

2.1挖掘模型的結(jié)構(gòu)

基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘模型一般有五層結(jié)構(gòu)，包括了數(shù)據(jù)接入層、集成層、挖掘?qū)?、業(yè)務(wù)控制層以及交互層。接入層一般各種傳感器終端組成，如無線傳感器、RFID、GPS等，用來監(jiān)控各對象并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。集成層主要是存儲接入層中所收集到的數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)源并為其他層提供必要數(shù)據(jù)。挖掘?qū)邮钦麄€挖掘系統(tǒng)中最重要的局部之一，它為系統(tǒng)提供了挖掘所需要的各模塊，使算法能夠并行運(yùn)算，最后將結(jié)果反應(yīng)到控制層中?？刂茖又饕o挖掘任務(wù)提供邏輯運(yùn)算，并對其進(jìn)行控制和調(diào)控，最后將結(jié)果反應(yīng)到交互層。交互層是系統(tǒng)和用戶相聯(lián)系的接口，通過窗口可以使用戶查看或保存結(jié)果。

2.2功能模塊

各層構(gòu)架中有想用的功能模塊，如接入層中的海計算模塊、挖掘?qū)又械牟⑿袛?shù)據(jù)挖掘算法模塊和并行ETL模塊以及模式評估模塊、控制層中的任務(wù)調(diào)度控制模塊和工作流程控制模塊、交互層中的用戶管理模塊和業(yè)務(wù)模塊以及結(jié)果展示模塊等。它們在各自所組成的構(gòu)架中發(fā)揮著重要作用。

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