云计算平台物联网数据挖掘,本文是一篇关于数据挖掘论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
数据挖掘论文参考文献：
[摘 要]物联网作为新一代信息技术的重要组成部分成为推动人类文明向智能化方向发展的关键技术.物联网中的数据挖掘是物联网技术中重要的一环,是未来物联网应用数量大规模增长后对物联网产业的强力补充.目前,物联网应用的整体生态系统面临很多挑战,产业链中的不同人群也面临着不同问题.
[关键词]云计算；物联网；数据挖掘
原IBM首席执行官彭明盛先生在2010年提出“智慧地球”的概念之后,物联网技术从研究阶段逐渐开始延伸到现实生活中,越来越多的物联网应用出现在人们的视野里,越来越多的公司加入到物联网发展的浪潮中来,物联网技术和产品都得到快速蓬勃发展,毫无疑问物联网将会成为互联网之后的又一个新的信息化热点.
物联网数据挖掘仍旧是物联网技术未来必须解决的问题.云计算的出现给物联网数据挖掘提供了很好的思路,我国在多个行业正在实施基于物联网的云计算平台,云计算让物联网的发展具备了更加强大的rr基础支撑能力,以及数据挖掘分析能力和平台开放扩展能力.
一、物联网和云计算
物联网（IOT）是下一代网络,包含上万亿节点来代表各种对象,从无所不在的小型传感器设备,掌上的到大型网络的服务器和超级计算机集群.它是继计算机和网络技术之后的又一场科技革命.它不仅包括了计算机技术和通信技术（如传感器网络,移动通信技术,RFID技术,GPS,IPV6等）,同时还代表了下一代网络的发展方向.s.Hailer等人提出了如下的定义：“它是这样的一个世界,物理对象可以无缝集成到信息网络,并且可以成为业务流程的积极参和者.
物联网一般具有三个特征：一是全面感知,主要表现在通过现有的一些技术,如电子标签等获得基本信息；二是可靠的传递,这主要表现在信息的出书方面,包括了有线网络或无线网络,如传感器网络和其他通信网络（移动通信网、互联网等）将获取的物体信息可靠地传递出去；三是智能处理,物联网需要结合云计算、模糊识别等技术来处理多种来源的海量异构数据,同时要保证效率,有效的整合共享信息,达到真正对物体的智能控制.
云计算（CloudComputing）,是一种基于互联网的崭新的计算方式,通过互联网上异构、自治的服务为用户提供按需即取的计算.由于资源是在互联网上,而互联网常以一个云状图案来表示,因此可以形象地类比为云,“云”同时也是对IT底层基础设施的一种抽象概念,它是一种通过Internet以服务的方式提供动态可伸缩的虚拟化的资源的计算模式.
二、数据挖掘技术
数据挖掘的历史虽然不长,但是自上世纪九十年代以来,人们对其重视程度越来越大,由于数据挖掘属于一个交叉学科,不同的领域的人对其理解存在着不一样的地方,因此目前还没有一个统一的定义.大多数研究人员比较赞同韩家炜等人对数据挖掘的定义.这个定义主要包含几层含义：首先,数据来源必须是大量的、真实的,真实的数据可能是不完全的或者含有噪声的数据；其次,数据挖掘获得的信息或知识对于用户是有价值的；最后,发现的知识是能够被理解、被接受、被运用的,可以支持决策或能够支持特定的发现问题.
根据物联网数据特点,总结了物联网数据的特性对于数据挖掘技术提出的新的挑战,主要有以下几点.
第一,大量的物联网数据存储在不同的地点,因此通过 模式很难挖掘分布式数据.第二,物联网数据规模庞大,有大量的传感器节点,且需要实时处理,一般会采用 结构,这样从很大程度上增加了对于 节点的硬件要求.第三,由于节点的资源是有限的,将数据放在中心节点的策略没有优化昂贵资源的使用,大多数情况下,中心节点不需要所有的数据,但是需要预估一些参数,可以在分布式节点中对原始数据进行预处理,再将必要信息传送给接收者.第四,由于物联网数据存在许多外在因素,例如数据安全性、数据隐私、法律约束等.将所有数据统一存放在相同的数据仓库中的方式通常是不可行的.由以上几点可以看出,对物联网进行数据挖掘时,现有的技术和方式存在很多弊端,需要进一步进行更深入的研究提出更多更好的解决方案.
三、基于云计算的物联网数据挖掘
平台主要包括四个大的模块：物联网感知层、传输层、数据层、数据挖掘服务层.感知层的作用主要是通过在目标区域内布置大量的采集节点,这些节点通过传感器、摄像头或其他仪器仪表来采集物联网数据,其中这些数据在物联网感知层内会存在通信.数据层对于整个物联网数据挖掘平台是至关重要的,在数据层如和解决物联网这些数据存储及处理决定了物联网数据挖掘平台的可行性和性能.数据挖掘服务层主要包括数据准备模块、数据挖掘引擎模块以及用户模块.數据准备模块主要包含了对于数据的清理、变换、数据规约等；数据挖掘引擎模块主要包含数据挖掘算法集、模式评估等；用户模块主要包含数据挖掘知识的可视化表示.根据知识挖掘的类型不同,在数据挖掘引擎模块可以包括的功能主要有特征、区分、关联、聚类、局外者、趋势和演化分析、偏差分析、类似性分析等分类.
由于物联网的特点决定物联网数据挖掘存在许多困难,为了解决这些困难,对于物联网数据挖掘和云计算结合进行了许多研究.
结论：适合数据挖掘论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关大数据挖掘工具开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
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