物联网与数据挖掘云服务思考范文

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【摘要】

针对物联网与数据挖掘，在简述物联网和数据挖掘定义的基础上，提出物联网中数据挖掘面临的难题，并分别从感知层、传输层与服务层探究物联网与数据挖掘所对应的云服务，通过一系列分析得出云服务是未来物联网数据挖掘发展主要趋势的结论，旨在为物联网的不断发展奠定坚实的基础。

【关键词】

物联网；数据挖掘；云服务

如今，物联网（Internetofthings，IOT）正从初期研究不断深入到人们的正常生产生活当中，众多基于物联网的应用展现在人们面前。在这种情况下，对于物联网无疑提出了更为严格的要求，还需对其实施进一步的探究。对于物联网而言，其数据具有海量性、异构性等特点，虽然这样的特点会使基于物联网的数据挖掘存在很大的难度，但数据挖掘依旧是物联网发展过程中必须解决的问题。

1物联网概述

物联网是信息网络的下一代，包罗万亿余个节点，数据量十分庞大，可对各种对象进行表达，小到细微的传感设备，大到服务器与超级计算机群。物联网的出现刮起了继互联网后的又一次革命风潮。物联网不仅囊括计算机与通信技术，还提出了网络进一步发展的方向和趋势。相关研究专家对物联网做出了如下定义：“它可以将各种物理对象通过无缝集成汇集到网络当中，同时也可变成业务流程的主要参与者。其所能提供的具体服务可基于网络对各类对象造成一定影响，找出所属国家及其相关联的所有问题，并兼顾信息安全与隐私[1]。”研究发现，物联网主要具备以下特点：①具备全面感知特点，借助现有的技术手段获取事物的基本信息；②信息传递具备良好的可靠性，此特点在信息输出层面有所体现，比如依靠通信网络传递事物基本信息；③信息处理智能化特点，物联网需充分利用云计算等手段对庞大的数据进行处理，并确保信息处理效率，实现整合与共享目标，进而做到信息的综合智能控制。

2数据挖掘与物联网

2.1数据挖掘技术概述虽然数据挖掘技术出现时间不长，但人们对其的重视度有增无减。数据挖掘实质上是一门交叉学科，不同人对它的认识和了解会存在很大的差异，所以很难对它进行统一的定义，不同领域根据自身的服务对象与研究重点，对数据挖掘提出了与自身实际一一对应的定义，比如SAS（StatisticalAnalysis-System）将数据挖掘定义为探索数据与创建模型的有效方法；而我国通过多年的研究，对于数据挖掘给出了多数人认可的定义，即为：“是一种可以在海量、异构数据中找出具有一定价值和意义信息的方法[2]”。该定义具体包含以下内容：（1）数据源必须要庞大、真实；（2）数据挖掘结果必须有一定价值或意义；（3）从结果中发掘的知识必须易于人们理解、接受和采纳。

2.2物联网中数据挖掘面临的难题（1）物联网中的海量异构数据贮存于不同位置，以此仅依靠中央模式是难以有效挖掘广泛分布的数据信息的。（2）物联网数据数量繁多，存在大量节点，而且大多需进行实时处理，对中央节点的实际硬件水平提出了极高的要求。（3）物联网的节点资源是有一定限度的，通常而言，中心节点无需全部数据，但要对部分参数实施评估，所以数据挖掘很难从中寻求平衡。（4）物联网数据会受到诸多外界因素的影响，比如信息安全、隐私以及法律规定等。由此可见，将全部数据储存在同一仓库中是不合理的。

3物联网与数据挖掘云服务

3.1感知层感知层的主要目的在于通过在目标范围中设置的多处数据采集节点，对物联网相对应的数据信息进行表达，具体的表达方式包括传感设备、摄像装置等。这些数据信息在表达的过程中还会进行通信，也就是形成一个无线传输网络，然后再将数据汇集至节点，最后通过汇总、存储，借助传输渠道将处理后的数据信息传输到云中心。

3.2传输层传输层是由传感器、有无线等网络构成的集成网络，具有高速、无缝等特点，可十分灵活的将数据信息传输至云中心，进而实现更高水平的互联与互通。此外，还可通过联网对监测设备实施传输，从而在物联网中完成监测设备的快速传输，具有极大的推广与使用价值。

3.3服务层服务层主要面向于数据挖掘，具体包括三个基本模块，分别为准备模块、用户模块与引擎模块。其中，准备模块用于对数据进行清理、变换与规约；用户模块用于数据信息的表达，通常采取可视化方法；引擎模块用于算法选择与模块的评价。根据数据挖掘结果，引擎模块可提供一下基本功能：区分、关联与演化等[3]。发挥功能的核心为各种算法，在相关服务平台中，需对以往较为传统的算法实施改进和与优化，从而实现算法的并行化处理。

4结束语

总而言之，数据挖掘对当前物联网的持续发展有着十分重要的作用。然而基于物联网的数据挖掘还存在诸多方面的问题，为有效处理这些问题，还需对云计算等进行更为深入的研究，同时结合先进的服务平台，通过实践证明物联网与数据挖掘云服务的可行性与有效性。

参考文献

[1]张海江，赵建民，朱信忠，徐慧英.基于云计算的物联网数据挖掘[J].微型电脑应用，2012，06：10~13.

[2]何清.物联网与数据挖掘云服务[J].智能系统学报，2012，03：189~194.

[3]吴边.云计算中物联网数据挖掘模式的研究[J].价值工程，2013，18：205~206.

作者：王强 单位：广东技术师范学院计算机网络中心