云计算技术是当前信息技术的前沿领域，它为海量数据挖掘提供了新的实现机制。在大数据时代背景下，数据总量以每两年翻一番的速度快速增长，这不仅增加了数据挖掘的难度，同时也对信息挖掘效率提出了更高的要求。传统的数据挖掘体系结构或单一算法难以适应海量数据的需求，因此云计算技术应运而生。云计算通过互联网提供虚拟化的资源，具备强大的计算能力，可以解决传统技术在软硬件水平和并行处理能力上的限制，从而提升数据挖掘技术的处理效率。
云计算技术具有分布式并行数据挖掘的能力，能够实时进行高速计算，不仅满足海量数据挖掘的需求，还能减少资源重复投入，提升综合效益。云计算支持的计量付费模式，让用户体验到低使用成本的服务，这也是其快速普及的主要原因。云计算服务主要通过三种形式提供：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设备即服务（IaaS）。SaaS模式下，用户通过网络访问计算资源共享池，服务供应商处理用户需求并返回结果；PaaS模式提供开发环境、服务器资源和硬件资源，用户在虚拟平台中进行程序开发、测试和运行；IaaS模式则通过托管型硬件实现方式，用户付费使用供应商提供的虚拟服务器和资源。这些模式既满足了用户的个性化需求，又具有按需服务、通用性、可扩展性和服务可靠性等特点。
数据挖掘技术，作为数据库发现知识的一个步骤，需要多个学科知识支持，包括统计学、人工智能、建模技术、信息论等。在海量数据挖掘过程中，数据挖掘技术需要处理大量数据，提取隐藏信息，并通过一系列处理流程（统计、检索、分析、机器学习、模式识别等）达到一定的数据应用目的。在云计算环境下，数据挖掘技术的实现需要依靠高性能计算技术，并且通过分布式数据存储方式创建数据副本，进行冗余存储，避免数据丢失，保障数据的安全性、可靠性和实用性。当前使用较多的云计算存储技术有开源的HDFS和非开源的GFS等，它们能够同时接受多个用户指令，并及时回复，提供数据挖掘服务。
在云计算技术支持下构建海量数据挖掘模型，可以分为三个层次：云服务层、运算层和用户层。云服务层负责存储海量数据并具有分布并行处理的能力，确保数据的安全性、可靠性和实用性。运算层则利用云计算平台自动完成数据块划分、节点加载等底层实现过程，满足用户的实际应用需求。用户层则直接面向最终用户，用户通过云平台提供的服务，实现数据挖掘的最终目的，提取出有价值的信息数据。
云计算技术下海量数据挖掘的总体思路是，充分利用云计算平台的并行处理能力和资源共享模式，设计出高效的数据挖掘模型和算法，以实现对海量数据的有效处理和分析，提高数据挖掘技术的效率和质量。通过云计算平台的优化和算法的改进，可以实现数据的快速分类、聚类、关联规则挖掘等，进而对数据进行更深入的分析，提取出更有价值的信息，为决策提供支持。
文章通过深入分析云计算技术下海量数据挖掘的技术基础，探讨了数据挖掘模型构建、主要算法及实现效果等方面，旨在为相关工作提供参考。随着云计算技术的不断发展和数据挖掘需求的不断扩大，未来海量数据挖掘的实现机制将会更加高效、智能和精准，这将极大地推动信息技术的进步和各个行业的创新发展。
