基于云计算环境下的数据挖掘服务模式技术分析

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　　摘 要：在数字化时代里，信息变得更加多样化、数据变得更加复杂化。为了在海量的信息和数据当中快速找到需要的内容，就需要专门的信息处理系统。而数据挖掘服务就是在这个背景下产生的，它可以对数据进行分析与处理，促进数据的开发应用。在云计算环境下，数据挖掘服务需要面对很多虚拟化的技术，做好各类运算。因此这对数据挖掘服务提出了更高的要求。
　　关键词：信息化时代;云计算环境;数据挖掘;服务模式;技术分析
　　1 数据挖掘的基本概述
　　数据挖掘指的是通过分析大量的信息来发现数据发展的趋势、了解这些数据未来的发展情况，并建立起自动化的过程。在信息化的时代，数据呈爆炸式增长，为了高效地从这些数据当中找到需要的信息，就需要使用数据挖掘服务模式。与此同时，只有将这些信息与数据进行整合才能更好地应用于各种系统服务当中。因此在现代化的网络环境当中，数据挖掘是必不可少的。
　　在云计算的环境下，数据挖掘技术具有以下几个特点。第一是数据挖掘技术在应用的过程当中可以自动将底层隐蔽掉，这使得我们在应用该技术的时候更加便利，不需要对计算进行分配、也不需要对计算任务进行调度和对数据进行人工划分，去除了这些繁杂的工作可以使我们的应用效率更高。第二是云计算技术与数据挖掘服务模式相结合可以相得益彰，最大化地提高了系统对大数据的处理能力。第三，对于企业来说，数据挖掘服务模式可以代替一些机器来完成数据整合，因此可以降低购买机器的成本，提高企业经济效益。最后是数据挖掘服务模式不仅可以为用户提供需要的信息，同时还可以为用户创造良好的系统服务和应用环境，使数据挖掘的操作变得简单。
　　2 基于云计算环境下的数据挖掘服务
　　2.1 数据挖掘服务建模
　　在建立数据挖掘服务结构之后，使用这些结构建立服务组建模式也是十分有必要的。这需要对这些结构进行详细分析，建立起结构之间的关联性，并将其中的服务进行识别和描述。数据挖掘服务主要包括定义、绑定数据、构建组建这三个部分。定义服务的作用主要是在问题区域内搜集相关的服务信息，同时将服务的流程挖掘出来，然后对服务的功能和内容重新进行定义，这样才能为用户提供所需要的服务。与此同时，通过定义服务功能，在系统当中还可以将候选服务列举出来，提高服务的精准度和服务的效率。绑定数据的服务包括功能和数据这两部分构成，它主要是用來搜集行为过程当中所需要的信息与数据内容的，同时还可以对信息的调用过程做出规定。在这个过程当中得到相关联的信息与服务，通过服务组件的构建来实现定义服务功能。构建组建的主要功能有两个。第一个是使之前的定义服务更好地实现，第二个是将整个服务过程连接成为一个独立的整体，并形成独立的服务组件。
　　2.2 数据挖掘服务体系
　　数据挖掘服务体系是使数据挖掘发挥作用的重要保障，同时也是服务模式运行的载体。具体来说，该体系主要包括基础设施层、虚拟化层、平台层和应用层这四个层次。基础设施层的主要作用是为整个服务体系提供信息资源，并将这些资源通过终端接口传送到互联网当中去，实现信息的共享，这可以为系统虚拟化的计算提供重要保障。虚拟化层的主要作用是通过各种虚拟的工作来将云计算环境当中的各类信息资源进行整合，然后将它们分类为统一的服务资源，使他们能够在平台层被进一步开发与应用。平台层是数据挖掘服务体系的重要层次，它可以为整个系统提供可供应用的信息资源。应用层主要是由应用接口层和终端层组成，前者的主要功能是处理用户应用过程当中产生的问题，比如对用户的身份进行验证、对用户的个人信息进行管理等。而后者的主要功能则是构建访问途径的接入方式，为用户的访问提供便利的服务，使用户无论是在网站还是在应用程序还是在移动终端上都可以获得服务。
　　3 基于云计算环境下的数据挖掘服务模式技术
　　在具体应用的过程当中，数据挖掘技术需要经过分析—设计-开发-维护-衰亡这一过程，通过对数据的清理、变化、挖掘与实施、评估、知识表示等步骤来完成对数据的处理。在这个过程当中，数据的搜集与存储是最重要的数据挖掘内容。
　　3.1 数据搜集处理技术
　　数据挖掘服务模式在对数据进行搜集与处理的时候，首先需要对访问数据进行分类，经过决策来判断这些数据是来源于用户访问还是网站机器人。然后将数据进行筛选、转换和整合，最终使信息通过可扩展标记语言的形式来进行储存。目前已经出现了很多编程模型，但是它们的开发工具还有待完善，并没有大规模地投入使用。在未来，随着数据挖掘技术的不断完善，数据的搜集与处理将与分形维数相结合，应用其他先进的技术，使数据挖掘能够更好地为应用系统提供便利的服务。
　　3.2 数据存储技术
　　与云计算相结合的数据挖掘服务模式所应用的存储技术主要是分布式存储，这种技术的特点是对同一个数据可以存储为多个副本形式，这可以有效防控数据丢失的风险，提高存储的可靠性。与此同时，在数据存储的过程当中，还可以通过心跳检测、错误隔离的措施来进一步保障存储的安全性与稳定性。它的缺点是由于需要存储多个数据副本，因此存储的效率并不高。在应用的过程当中经常需要对数据进行迁移处理，这时候我们通常会使用特定的系统来完成。为了解决存储效率不高的问题，通常可以寻找相应的数据副本来抵制，使迁移工作与其他工作同步进行，有效提高迁移的效率。
　　4 结语
　　总的来说，云计算环境下的数据挖掘技术还处于不断发展的阶段，挖掘服务模式在构建的过程当中也需要不断完善。为了促进我国电子商务的进一步发展，加强对数据挖掘技术的研究是十分有必要的，这可以很好地应对用户规模不断扩大、用户需要多样化的发展趋势，为用户提供精准的挖掘服务、提高云计算技术的实用价值。为了实现这一目标，研究人员需要对数据挖掘服务模式进行完善，对数据挖掘技术进行不断创新。
　　参考文献：
　　[1]李忠，严莉.“云计算”环境下创新人才培养新模式及发展路径研究——基于智慧教育的数据挖掘视角[J].信息通信，2016（09）：258-259.
　　[2]邱昕，甘超，江雄心，涂海宁，顾嘉.基于云计算环境下Apriori算法的设备故障诊断技术研究[J].组合机床与自动化加工技术，2018（04）：45-48.
　　国社科：大数据环境下中医医案数据规范与特色保护协同机制研究16BGL181
　　作者简介：李珊珊（1982-），女，汉族，山东济南人，本科，助教，研究方向：数据挖掘。
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