云计算环境下的大数据特征挖掘技术研究.pdf

云计算环境下大数据特征挖掘技术是目前IT领域研究的热点之一。随着数据量的爆发性增长，如何从这些海量数据中提取有价值的信息成为了研究的重点。本研究提出了一个基于云计算环境的大数据特征挖掘模型，并对传统基于梯度采样的特征挖掘方法进行了改进，以提高挖掘的精度和效率。 传统的大数据特征挖掘方法依赖于梯度采样技术，这种技术在进行大数据特征挖掘时，往往只从单一层次进行分析，导致了挖掘逻辑性较差和精度降低的问题。针对此问题，研究提出了一个云环境下的大数据特征挖掘模型，旨在提升特征挖掘的准确性。 该模型的存储体系层由多源信息资源服务层、核心技术层、多源信息资源平台服务层以及多源信息资源基础层组成。通过这个分层次的存储体系，可以支持多维度、多类型的数据存储和管理。 为了实现大数据特征的匹配和初步挖掘，研究采用大数据特征分布函数。通过这一函数，可以提取出数据中隐藏的特征模式，为后续的深入分析奠定基础。 接着，在大数据特征挖掘处理层，将对存储体系层中的数据进行抽取、转换、清洗、集成和加载，完成大数据的预处理工作。这一层的处理是为了将原始数据转化为适合进行特征挖掘的格式，消除数据冗余、纠正错误、统一数据格式等。 在预处理之后，研究采用了FP-tree（频繁模式树）算法进行特征挖掘。FP-tree算法是一种有效的数据挖掘技术，它能够高效地提取数据集中的频繁项集，并利用这些频繁项集进行特征挖掘。这种方法在预处理后的大数据上应用，可以提升特征挖掘的准确度。 通过用户层将挖掘结果反馈给用户。用户层是与用户交互的界面，用户可以通过这一层查看挖掘结果，对挖掘效果进行评估，并据此进行决策支持。 通过实验验证，所提出的云计算环境下大数据特征挖掘方法，在准确率方面表现优异，并且具有较低的能量开销。这一结果表明，该方法在云计算环境中进行大数据特征挖掘时，不仅提高了挖掘效率，而且有效降低了系统运行的成本。 关键词方面，研究强调了云计算、梯度采样、大数据、存储体系、特征挖掘和能量开销。这些关键词揭示了研究的核心内容和研究方向。 总体而言，云计算环境下的大数据特征挖掘技术研究，为解决大数据时代下的信息提取问题提供了新的视角和方法。通过构建云计算环境下的大数据特征挖掘模型，改进传统挖掘方法，有效提升了大数据特征挖掘的效率和精度，并且在成本控制上表现出优势。这种技术的发展，对于各个领域的数据分析和信息提取具有重大的应用价值。