云计算是一种基于互联网的计算模式，它融合了网格技术、虚拟技术和服务技术等一系列的分布技术。云计算的核心在于将互联网上的所有资源通过虚拟化技术转化为服务的形式提供给用户，用户可以利用这些服务提供的资源进行数据挖掘等操作。随着云计算技术的发展，数据挖掘成为了云计算服务中的一个重要研究方向。
SOA（Service-Oriented Architecture，面向服务的架构）作为一种IT架构模式，通过使用网络中的可互操作软件服务来展现企业应用，可以实现云计算环境下的分布式计算，使得应用服务能够灵活地组装和复用。SOA架构下的数据挖掘，通过服务的集成来提高数据处理和分析的效率，使得数据挖掘能够更加高效地利用云环境下的资源。
数据挖掘是一种从大量数据中提取或“挖掘”出模式的过程，它能够帮助用户发现数据中的有用信息。在云计算环境下，数据挖掘的对象可以是互联网上的海量数据，而数据挖掘的目标是发现数据中隐藏的有用信息，为决策提供支持。
多核向量机（Multi-Core Vector Machines，MCVM）是一种数据挖掘技术，它利用多核技术提高数据挖掘算法的并行计算能力。通过在云计算环境下采用多核向量机进行数据挖掘，可以显著提高挖掘的效率，缩短处理时间。
在文中提到的实验中，以基于SOA架构的销售管理系统为数据来源，通过实验验证了采用多核向量机进行数据挖掘的分类算法的可行性。实验结果表明，使用了SOA架构的算法能够有效地节省挖掘时间，提高挖掘效率。
云计算下的基于SOA架构的数据挖掘，实际上是利用云计算技术的分布式计算和存储能力，结合SOA架构的灵活性和服务复用特性，以及多核向量机的高效数据挖掘能力，实现对大规模数据集的快速分析和挖掘。
文献中还提到了国内外学者对云计算下数据挖掘的研究，例如张兵提出的基于属性相关度估计的云计算数据库海量数据挖掘算法，曾令伟提出的基于数据挖掘技术的云计算资源预测模型，以及郭鑫提出的动态云模型下频繁闭树挖掘算法框架等。这些研究都表明了云计算在数据挖掘领域的巨大应用潜力。
在云计算和大数据的背景下，数据挖掘技术正在不断进步，而云计算提供的高可靠性、可扩展性和灵活性为数据挖掘提供了理想的环境。SOA架构的应用则是为了更好地将这些技术整合到一起，为用户提供高效的服务。
云计算下的基于SOA架构的数据挖掘研究是一门跨学科的研究领域，涉及云计算技术、数据挖掘算法、SOA架构设计等多个层面。该领域的研究成果对于推动云计算服务的发展、提高数据挖掘效率以及为各行各业提供精准的数据支持都具有重要的理论和实践意义。
