文档介绍：云计算数据挖掘论文
1云计算和数据挖掘
云计算是并行计算和分布计算以及网格计算的发展，是一种在海量数据大规模的集合中能动态处理各种服务器数据资源的一类计算平台，在电子商务、商业金融、科研开发等领域能得到广泛的应用。它具有大规模、虚拟化、高效率、通用性、廉价等特点，能针对不同的用户的不同需求，动态透明地提供其所需的虚拟化计算和资源储存，并能及时动态回收当前用户暂不利用的数据资源以提供给其他用户，而其廉价、通用的特点，使得一般用户实现大规模的数据操作成为可能。目前来说，云计算的平台已得到良好的发展，日益成熟，基于云计算的应用已经可以相当方便的部署和操作其数据资源。
数据挖掘技术是现代知识发现领域的一个重要技术，它是指一个从随机的大量而不完整的模糊的实际数据中提取其中某些隐含着的具有潜在价值的实用知识与信息的过程。其具体技术有特征化、聚类、关联和预测分析等等，涉及到的高级技术领域有统计学、机器学****模式识别、人工智能等方面。
2基于云计算的数据挖掘平台构架
网络云的发展给数据挖掘提出了新的问题和时代的挑战，同时，也为数据挖掘提供了新的计算平台和发展机遇。基于云计算的数据挖掘系统平台的发现，解决了传统的数据挖掘技术出现的时代滞慢、效率较低、功能落后、成本高昂等问题。云计算是一种商业计算模式，是网格计算与并行计算及分布式计算在一定程度上的商业实现，其动态、可伸缩的计算基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术探讨文/张瑶刘辉云计算是一种在互联网时代中应运而生的新兴的网络技术，具有高效率、高容量、动态处理的特点，在社会的商业领域和科研领域表现出了其相当高的应用价值。将云计算应用于数据挖掘平台的构架之中后，将能在很大程度上为现代社会中越来越海量的数据挖掘提供一个高效率的技术平台。本文将结合云计算和数据挖掘的基本概念和现代意义，对数据挖掘的平台构架和相应的关键技术做出简要的分析探讨。摘要能力使得进行高效的海量数据挖掘的目标不再遥远。同时，云计算SaaS功能日益被理解和标准化，使得基于云计算SaaS化的数据挖掘有了理论和技术的指导，并具有了企业化与大众化的发展趋势。
建立在关系型数据库之上的传统的数据挖掘技术构架在现时代数据急剧膨胀和分析需求渐增的发展下已经难以应付社会的数据处理问题。而云计算的分布式存储与计算形式则接受了当代的数据挖掘难题，促成了适应时代的云计算数据挖掘平台构架的形成。其包含了面向组件的设计理念和分层设计的思想方法。其构架自下向上总共分为3层，分别为底层的云计算支撑平台层、中间的数据挖掘能力层和上层的数据挖掘云服务层。
云计算支撑平台层：顾名思义，该平台层是云计算数据挖掘平台的基础处理平台，其主要具有的功能是对分布式文件存储与数据库提供资源存储，以及实行对数据的有关处理和计算功能。数据挖掘能力层：该平台结构层主要是提供挖掘的基础能力，是数据挖掘的核心支撑平台，并对数据挖掘云服务层提供能力支撑。该平台层包含了算法数据并行处理、调度引起和服务管理的框架，该平台层可以提供系统内部的数据挖掘处理和推荐算法库，亦支持第三方的数据挖掘算法工具的进入。数据挖掘云服务层：