在当前的大数据时代背景下，数据挖掘技术因应海量、多样、动态和高速产生的数据，面临了新的挑战和机遇。随着Web2.0时代的到来，数据量呈现几何级增长，这些数据不仅结构多样，而且动态性极强，传统的机器学习算法不再适用于大规模数据集。因此，对大数据环境下机器学习的应用研究显得尤为重要。
大数据的基本特征通常被称为“4V”模型，即高价值密度（Value）、大规模容量（Volume）、多样数据类型（Variety）以及高速处理需求（Velocity）。这些特性使得传统的数据挖掘算法，如机器学习算法，面对如此庞大且复杂的数据集时，计算能力、存储能力以及处理速度都受到了挑战。
机器学习是人工智能领域的关键研究方向之一，其目的是赋予计算机自我学习的能力，从而提升计算机处理数据的性能。机器学习系统一般由环境、学习元、知识库和执行元四个部分构成。在大数据环境下，机器学习系统需要具备从海量数据中提取有用知识的能力，这就要求算法能够高效地处理和分析高维和动态数据。
在大数据环境下应用机器学习进行数据挖掘，其意义在于能够挖掘出复杂、高维、动态数据中的有价值知识。通过机器学习算法，计算机能够在海量数据中识别模式、预测趋势以及生成决策。这一点对于行业数据的分析尤为重要，例如在金融、医疗、零售等行业的数据分析中，机器学习的应用可以辅助决策制定，提升服务质量，甚至在某些领域实现自动化决策。
机器学习在数据挖掘中的应用，需要关注数据的预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。接下来是数据挖掘的实施，包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘等任务。这些任务的目标是从数据中提取有价值的信息和模式。
对于大数据环境下机器学习的发展趋势与前景，可以从算法优化、系统架构和应用领域三个方面来展望。在算法优化方面，新的算法如深度学习等，被开发出来以适应大数据的特征；在系统架构方面，分布式计算和云存储等技术被引入以增强机器学习系统的性能；在应用领域方面，机器学习正在逐步渗透到各行各业，例如金融风控、医疗诊断、交通管理等。
在本篇研究文献中，作者张绍成、孙时光、曲洋和董宇通过系统地分析大数据环境下引入机器学习的意义，并对机器学习的系统构成及任务进行了详细论述，最后对机器学习的发展趋势与前景进行了展望。这对于从事大数据分析和机器学习领域的专业人士提供了宝贵的专业指导和参考文献。
