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基于云计算物联网数据挖掘模式分析 　　【摘 要】随着科学技术的不断发展，信息通信行业也进行了快速的发展，其中基于云计算的物联网发展越来越受到人们的重视。下面本文就对基于云计算的物联网数据挖掘模式进行分析，以能够为其发展提供一定的参考资料。 　　【关键词】云计算；物联网；数据挖掘模式 　　随着现代化科技的快速发展，信息的通信以进入大容量快传输的阶段，基于云计算的物联网也开始备受科技人士的关注。物联网就是一个物与物相连的网络，简单的说是互联网从人向物的一种延伸。物联网中产生的大量数据是和时间与空间相关联的，有着动态、异构和分布的特性，这些对于物联网的数据挖掘工作来说是很困难的，因此下面我们就给大家介绍：基于云计算的物联网数据挖掘模式，这将对其数据的挖掘工作带来很大的便利[1]。 　　一、基于云计算的物联网特性 　　社会的发展必将挑战科技的最大进步，近几年物联网产业就在高科技的带动下迅猛发展。物联网其实就是一个分布广泛而且巨大的物与物相连的网络，可以用来监控我们现实世界中的各种对象，许许多多的应用终端也被接入物联网中，包括交通设施和建筑物还有湖泊等等。但是随着各种各样的异构终端设备的接入，我们的物联网采集的数据量也就会越来越大，其数据类型和数据格式也会越来越复杂，运用传统的数据挖掘方法已经无法直接应用于物联网之中了，因此为了解决以上这些问题，我们提出了一种关于物联网数据挖掘的基于云计算的系统。 　　其实在现实网络中，在物联网中的数据有着高度的动态性和异构性，物联网的数据还和时间与空间有密切的联系，而这些恰恰会给物联网的数据挖掘带来了很大的困扰，要知道物联网数据的挖掘很耗费时间和内存，且还效率低下。于是，云计算的物联网数据挖掘模式就被提出来了[2]。基于云计算的物联网数据挖掘方法，就是在用云计算来作为支持的技术平台上，再构建可以面向物联网的分布式时空数据库，再在这个数据库的基础上搭建可以面向拥有海量数据物联网系统的数据挖掘模型。基于云计算的数据挖掘就是通过分析，表明该数据挖掘模型可以很有效的实???物联网中的数据挖掘任务。 　　在物联网的数据量大而且高度动态性与异构性，还有数据类型复杂和复杂时空特性等特点的基础上，都将会为以后数据挖掘带来新的挑战，有了基于云计算的物联网技术，这些问题就可以破刃而解了[3]。 　　二、基于云计算的数据挖掘模型 　　基于云计算的数据挖掘的平台就是能够提供动态资源池和虚拟化跟高可用性的计算平台。云计算的数据挖掘平台可被用来开发高性能的应用程序，可以利用云计算来进行数据挖掘。 　　物联网中在基于云计算的数据挖掘系统设计的过程力，先由软件的分层设计思想，将基于云计算的数据挖掘系统的层次自顶向下划分为：用户层、任务层和算法层。在这个平台当中，软件的底层可以透明的为它的上层提供服务，上层就可以通过其层间的开放接口来调用下层的服务，这样就使得层与层之间的功能相对的做到独立，这样设计是易于对数据挖掘系统的二次开发，还在设计算法层的过程中设计了多层插件的框架结构，这样增加了算法的实现和维护的灵活性[4]。基于云计算的物联网数据挖掘既要满足物联网数据的复杂类型还要满足物联网数据的高动态性，故此，这样设计的基于云计算的物联网数据挖掘模式最合适。 　　图1 物联网（IOT）多层数据挖掘模型 　　三、基于云计算的物联网数据挖掘模式分析 　　物联网的数据挖掘模式要依据物联网环境而定，由于物联网数据的复杂性和物物关联等特性不同，这些都将导致物联网的建模方式会和传统方式有很大得差异。基于云计算的物联网数据挖掘模式就是先分析物联网的数据特性，然后再提出适合的解决方案跟正确的思路，再总结出合适的数学模型。物联网的数据的特点如下：关联性、信息量大（海量）、质量差、时空性还有非结构性，这和传统的数据挖掘领域完全不同。 　　图2 和时空相关的物联网 　　物联网数据的时空性，原始数据通常就是从一个四维空间中的时空网络里收集出来的，其抽象示意图如上所示，其中的每个点就可以代表物联网中的一个个体，每一条边就可以代表物联网的物物相联关系。 　　在物联网的应用中，物联网的数据会发生成批成片的丢失和错误，对于这种物联网的数据出错与丢失的可能是随机的也可能是系统的，基于云计算的物联网数据挖掘模式应考虑到数据的丢失和错误的问题，我们给出的解决方案应该能够容忍数据的错误和丢失。在基于物联网的数据挖掘应用建模时，我们还应当充分考虑如何表达物理的个体之间的关系，物理个体如果是间接的关系我们就可以通过拉普拉斯变换模型或SVD模型推导出来。其中直接的关系很重要，物联网数据挖掘模式本身应该有能力来充分表达出直接关系，这将会方便推理出间接关系[5]。 　　基于超图的物联网数据模型。超图中一个边可以和任意多的点联结，使用超边可以来表示在物联