云计算与数据挖掘应用平台构建的知识点：
云计算技术的普及与数据挖掘应用平台的结合，极大地推动了数据挖掘技术的应用和发展。云计算具有经济高效、稳定可靠、操作便捷和处理速度快等特点，这些优势恰好能够补足传统数据挖掘应用平台的不足，因此基于云计算的数据挖掘应用平台构建策略受到了用户的广泛关注和推崇。
数据挖掘应用平台通过云计算的应用，不仅加快了数据挖掘的处理效率，还推动了数据挖掘应用向大众化方向的进展。云计算的SaaS（Software as a Service）功能在数据挖掘应用平台中得到了理论和技术上的支持，SaaS算法的标准化也使得数据挖掘的实施更加规范化。
在构建基于云计算的数据挖掘应用平台时，首先需要确立一个总体架构，这个架构能够为用户提供稳定的数据挖掘运算环境。平台架构通常采用分层设计，一般分为三个层次：数据挖掘云服务层、数据挖掘应用平台能力层、云计算支撑平台层。这三个层次协同工作，完成数据挖掘应用平台中的资源调度、管理、安全维护等工作。
在云计算数据挖掘应用平台的实验设计中，推荐算法的离线实验被采用。实验人员将数据集分为训练集和测试集，通过改变相似邻居K值的大小，观察不同情况下的实验指标变化，如查全率、覆盖率、查准率和平均流行度。实验结果的分析有助于了解平台的性能表现和用户行为。
基于云计算的数据挖掘应用平台构建的实验中，具体操作包括将数据集平均分为10部分，其中80%作为训练集，20%作为测试集。实验数据成本固定，实验结果通过表格形式展示。从实验数据中，我们可以观察到查全率和查准率在K值变化下的增长和下降态势，以及覆盖率和平均流行度的相应变化。
在应用策略方面，云计算数据挖掘应用平台采用B/S（Browser/Server）架构，将数据挖掘系统划分为多个子系统，每个子系统都有其特定的应用特征，通过子系统的协作为用户提供数字化信息服务。账户管理平台用于记录和管理用户账户信息，提供收支明细和历史记录的查看。数据管理涉及用户自有、购买和出售数据，用户不仅可以购买数据信息，也可以将个人数据上传至平台并从中获利。
数据挖掘模块是平台的核心，通常包含六个部分：一站式服务、数据挖掘、数据处理、数据获取、结果评价和帮助。一站式服务提供用户友好的界面以简化操作流程，数据挖掘和数据处理模块负责核心的数据分析工作，数据获取模块支持用户上传数据或从平台获取数据，结果评价模块对数据挖掘结果进行评估，帮助模块为用户提供指导和辅助信息。
在云计算环境下，数据挖掘应用平台的构建和运营涉及众多技术和策略，涵盖了从技术选型、平台架构设计、实验验证到应用部署和用户管理的全方位知识。对于信息技术人员来说，掌握这些知识点是进行数据挖掘平台设计与优化、提升用户体验和维护系统安全的重要基础。
