张潮 刘兴艳 王晋星 冯强 苏玉婷
北方自动控制技术研究所 山西省太原市 030006
摘要：物联网数据挖掘技术是信息化时代不断发展进步的结晶，其对人类社会生产生活的影响逐渐增大，因此基于云计算的物联网数据挖掘技术的研究成为了学科门争相报道的热点。云计算的诞生为物联网数据挖掘技术的进一步发展奠定了坚实的基础，为各个领域的信息化建设提供了保障，其强大的计算机技术和数据挖掘分析能力为人们的生产生活带来了便利。鉴于此，文章对基于云计算与物联网技术的数据挖掘方面的内容进行了研究，以供参考。
关键词：云计算；物联网；数据挖掘
1基于云计算与物联网技术概述
物联网代表了下一代互联网，其包含数百万个节点，这些节点将代表从不同设备到web服务器的对象。它协调了计算机和通信的新进展，制造了因特网的改进。物联网识别和控制现有网络中的对象，为将物理世界直接混合到基于计算机的系统中创造机会，从而提高效率、准确性和经济效益物联网中的数据可分为地址/唯一标识符、RFID数据流、位置数据描述数据、传感器网络数据、环境数据等。数据挖掘是从不同角度分析数据并将其压缩为有用信息的过程。它结合了从大数据中发现新的、创新的、有趣的和有用的模式，并应用算法挖掘隐藏的数据。数据挖掘使用了许多不同的术语，如数据库中的知识发现（KDD）、从原始数据中提取知识、模式分析和信息获取。任何数据挖掘过程的目的都是建立一个模型，该模型能够有效地预测或描述最适合它的大数据，并且还可以推广到新数据。目前，物联网产生的繁杂的数据，缺乏有效的管理方法。云和集群技术提供了解决这些问题的思路。因此，数据挖掘和云计算技术的集成是非常现实可行的。
2以云计算为基础的物联网特征
在社会快速进步与发展的过程中，科技的进步是与之伴随的，所以近年来的互联网产业在科技产业的带动下发展得非常迅速。对于物联网产业来讲，其本身属于一种分布非常广泛，而且拥有巨大的物和物之间相连的网络，能够对现实当中的各种生活对象以及生产对象进行监控和调度，所以人们生活当中，越来越多的应用终端被纳入物联网当中，包括现如今生活当中所接触到的一些基础交通设施和建筑物等。但同时伴随着多种多样的异构终端设备接入物联网当中，所以物联网本身所涵盖的数据量也变得越来越大，数据的类型和格式也变得更加多样化。若是在物联网工作当中仍然采用传统的数据挖掘模式，那么将与当前时代发展的需求不适应，甚至是一步一步面临落后局面，所以在当前科学技术发展背景下提出了一种基于云计算的物联网数据挖掘系统。因为在现如今的生活以及工作当中，物联网当中所涵盖的数据拥有动态性以及异构性的特征，而且这些数据本身还会与时间和空间存在非常紧密的联系，所以这也就大大提升了物联网的数据挖掘工作难度。对于物联网数据挖掘来讲，会耗费大量的时间以及占用大量的资源，但是所取得的实际工作效率还不高，所以以云计算为基础的物联网数据挖掘模式被越来越多地提上研究日程。以云计算为基础的物联网数据挖掘模式，主要就是通过云计算技术来构建技术平台，然后再构建一个能够面向物联网的分布式时空数据库，通过这一数据库再搭建面对大量数据的数据挖掘模型，所以以云计算为基础的物联网数据挖掘就是依靠分析对数据挖掘模型当中所下发的各种数据挖掘任务去进行解决。对于物联网数据挖掘来讲，本身面向的数据量就非常大，而且拥有动态性以及异构性特征，所以在这些特征的基础之上，数据挖掘工作所面临的挑战将是全新的，有赖于云计算对物联网数据挖掘进行支持，这些问题的解决都将大大降低难度。
3以云计算为基础的数据挖掘模型
对于以云计算为基础的数据挖掘工作来讲，构建的数据挖掘平台能够提供动态资源池和虚拟化更高的以及拥有更强可用性的计算平台，所以应用基于云计算技术为基础的数据挖掘平台，可以对一些性能要求更高的应用程序进行开发，也可以通过云计算来进行单纯的数据挖掘。对于物联网来讲，以云计算数据挖掘系统为例，在进行设计的过程中，首先需要在软件层面进行设计思想的搭建，主要就是基于云计算技术将整个数据挖掘系统自上向下划分为用户层以及任务层和算法层。也就是说在整个数据挖掘平台当中，软件本身的底层可以为上层的工作提供相应的服务，而上层可以依靠层与层之间的开放接口来对下层所提供服务进行调用。通过这样的方式，既能够保证各层与各层之间的功能保持相对独立的状态，同时又能够使整个数据挖掘系统在进行二次开发的过程中难度大大降低。同时在进行算法时，从设计的过程中还增加了能够进行多层插页增设的框架结构，通过这样的方式保证在算法进行应用的过程中，能够便于进行维护。同时，对于整个基于云计算技术为基础的物联网数据挖掘系统来讲，还需要保证在数据挖掘的过程中面向复杂类型以及高动态性的数据时充分发挥挖掘优势。
4以云计算为基础的互联网数据挖掘模式分析
对于物联网数据挖掘模式来讲，在数据挖掘功能发挥的过程中，需要根据互联网本身所处的工作环境去进行确定，因为物联网本身所涵盖的数据拥有复杂性以及物物关联等特性，这些特性都具有很大的区别，所以也就导致在物联网进行建模的过程中，建模方式和传统的建模方式会具有非常大的差别。在云计算技术应用的过程中，进行物联网数据挖掘，主要就是对物联网的数据特性进行分析，并以此为基础，能够提出数据挖掘过程中相关问题的解决方案和解决思路，然后以此为基础构建合适的数学模型，从而使数据挖掘工作具有更高的效率以及更高的质量。在物联网信息数据挖掘的过程中，所挖掘信息本身的特征就是具有较大的关联性，同时信息本身的数量非常多，而且信息本身并不都是高质量的，有一些质量比较差的信息，在互联网数据信息当中参杂，同时还拥有时空性以及非结构性特征。这些特征本身就是物联网数据挖掘过程中，相比较于传统数据所拥有的不同特征。对于物联网数据来讲，原始数据收集是非常重要的，一般情况下是从一个四维空间当中的时空网络里进行收集，然后在思维空间当中，每个空间点就代表物联网系统当中一个独立的个体，而思维空间当中的每一条边可以代表物联网数据信息当中，物和物之间的关联关系。所以，在物联网具体使用的过程中，物联网本身的数据可能会出现成批以及成片的错误或者是丢失情况，以云计算技术为基础的物联网数据挖掘模式，就是将这些可能会出现的问题进行充分考虑，而且在进行解决方案的研究与提出时，能够完全容忍数据所出现的错误以及丢失，从而保证数据挖掘的准确性以及高效性。需要注意的是，在基于云计算技术进行物联网数据挖掘的过程当中，需要充分重视物理个体之间所存在的联系，因为对于物理个体来讲，如果是存在间接的关联，那么可以通过拉普拉斯变换模型或者是svd模型将个体之间所存在的联系进行推导。但如果个体之间存在直接关系，那么就需要重点关注，因为对于物联网数据挖掘来讲，本身有能力以及有水平可以将这些直接关联进行表达，所以能够更加简单地对个体之间的关系进行确定。
结语
综上所述，基于信息和计算机技术的飞速发展，物联网诞生了，该技术不断完善，数据成倍增长，数据挖掘技术随之成为大众关注的焦点。基于云计算的物联网数据挖掘技术有众多优势，将其进一步优化并应用于数据挖掘与分析，是信息社会化的必然趋势。相关工作人员应不断强化对该技术的研究运用，以促进我国信息化的进一步发展。
参考文献：
[1]张毅,崔晓燕.基于云计算平台的物联网数据挖掘研究[J].软件,2014(01):114-117.
[2]黄鑫.基于云计算平台的物联网数据挖掘研究[J].山西青年,2017(12):251.