基于云计算的物联网数据挖掘模式分析

点 就可 以代表 物联 网 中的一个 个体 ，每 一条 边 就 可 以代 表 物 联 网 的 物 物 相 联 关 系 。 在 物 联 网 的应 用 中 ，物 联 网的 数 据 会 发 生 成 批 成 片 的 丢 失和 错 误 ，对 于 这 种 物 联 网 的 数 据 出错 与 丢 失 的可 能 是 随 机 的 也 可 能 是 系 统 的 ， 基 于 云 计 算 的 物 联 网 数 据
信 以进 入 大 容 量 快 传 输 的 阶 段 ，基 于 云 计 算 的
物 联 网 也开 始 备 受 科 技 人 士 的关 注 。物 联 网 就
明 的 为 它 的 上层 提 供 服 务 ， 上层 就 可 以通 过 其层 间 的 开放 接 口来 调 用 下层 的服 务 ， 这 样 就 使得 层 与 层 之 间 的 功 能相 对 的做 到 独 立 ， 这 样 设 计 是 易 于 对 数 据 挖 掘 系 统 的 二 次开 发 ， 还在 设 计 算法 层 的 过程 中设 计 了 多层 插 件 的框 架 结 构 ， 这样 增 加 了算 法 的 实 现 和 维 护 的 灵 活 性 。 基 于 云 计 算 的 物 联 网 数据 挖 掘 既 要 满足 物 联 网数 据 的复 杂 类 型还 要 满 足 物 联 网数 据 的 高动 态 性 ， 故 此 ，这 样 设 计 的基 于 云 计算 的物 联 网数 据 挖 掘模 式 最合 适 。
些 问 题 ， 我 们 提 出 了一 种 关 于 物 联 网数 据
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挖 掘 模 式 应 考虑 到数 据 的丢 失 和 错 误 的 问 题 ， 我 们 给 出 的解 决方 案 应 该 能 够 容 忍 数 据 的 错 误 和 丢 失 。 在 基 于 物 联 网 的 数 据 挖 掘 应 用 建模 时 ，我 们 还 应 当充 分 考 虑 如 何 表 达 物 理 的 个 体 之 间 的 关 系 ， 物 理 个 体 如 果 是 间 接 的 关 系 我 们 就 可 以 通 过 拉 普 拉 斯 变 换模 型或 Ｓ Ｖ Ｄ 模 型 推 导 出来 。 其 中 直 接 的 关 系 很 重 要 ， 物 联 网 数 据 挖 掘 模 式 本 身 应 该 有 能 力 来 充 分 表 达 出 直 接 关 系 ， 这 将 会 方便 推 理 出间接 关系 。 基 于 超 图 的 物 联 网 数 据 模 型 。超 图 中 一 个 边 可 以和 任 意 多 的 点 联 结 ，使 用 超 边 可 以 来表示 在物 联 网中 的错 综 复杂 的关联 关系 。
基 于 云计 算 的物 联 网数 据 挖 掘模 式分 析
张 旺军 福 建泰 克通 信有 限公 司
【 摘 要 】随着科学技术的不断发展，信 息通信行业也进行 了快速的发展 ，其中基于云计 算的物联网发展越来越受到人们 的重视。下面本文就对基于云计算的物 联网数据挖掘模式进行分析，以能够为其发展提供 一定的参考资料。 【 关键 词】云计算 ；物联网；数据挖掘模式 随 着 现 代 化 科 技 的 快 速 发 展 ，信 息 的 通 层 。在 这 个 平 台 当 中 ， 软 件 的底 层 可 以透 来 的 ， 其 抽 象 示 意 图 如 上 所 示 ，其 中 的 每 个
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泛 而 且 巨大 的物 与 物 相 连 的 网络 ，可 以用
来 监 控 我 们 现 实 世 界 中 的各 种 对 象 ，许 许 多 多 的 应 用 终 端 也 被 接 入 物 联 网 中 ，包 括 交 通 设 施 和 建 筑 物 还 有 湖 泊 等 等 。但 是 随 着 各 种 各 样 的 异 构 终 端 设 备 的接 入 ，我 们 的 物 联 网 采 集 的数 据 量 也 就 会 越 来 越 大 ， 其数据类型和数据格式也会越来越复杂 ， 运 用 传 统 的 数 据 挖 掘 方 法 已经 无 法 直 接 应 用 于 物 联 网 之 中 了 ，因 此 为 了解 决 以上 这
还和 时 间与 空间有 密切 的联 系 ，而 这些 恰恰
会 给 物联 网 的数据 挖掘 带来 了很大 的 困扰 ， 要 知 道 物 联 网 数 据 的 挖 掘 很 耗 费 时 间 和 内 存 ， 且 还 效 率 低 下 。 于 是 ， 云 计 算 的 物 联 网 数 据 挖掘 模 式就 被提 出来 了［ ２ ］ 。基 于云 计算 的物联 网 数据 挖掘 方法 ，就 是在 用云 计 算来 作 为支 持 的技 术平 台上 ，再 构建 可 以面 向物
绍：基 于云计算的物联网数据挖掘模式 ，这 将 对其数据 的挖 掘工作带来很大 的便利 ［ 。 基 于 云计 算 的物 联 网特 性 社 会 的 发 展 必 将 挑 战 科 技 的 最 大 进 步 ，近 几 年 物 联 网产 业 就 在 高科 技 的 带动 下 迅 猛 发 展 。物 联 网其 实 就 是 一 个 分 布 广
点集合Ｘ ＝ ｛ ｖ ｌ ， ｖ ２ ， ｖ ３ ， ｖ ４ ， ｖ ５ ， ｖ ６ ， ｖ ７ ） 超 边 集 合 Ｅ ＝｛ ｅ ｌ ， ｅ ２ ， ｅ ３ ， ｅ ４ ｝ ＝ ｛ ｛ ｖ １ ， ｖ ２ ， ｖ ３ ） ， ｛ ｖ ２ ， ｖ ３ ｝ 。 基 于 马 尔 可 夫 链 的 模 型 。 就 是 在 马
是 一 个 物 与 物 相 连 的 网 络 ，简 单 的说 是 互 联 网 从 人 向物 的 一 种 延 伸 。物 联 网 中产 生 的 大 量 数
据 是 和 时 间 与 空 间 相 关 联 的 ，有 着 动 态 、 异 构
和 分 布 的特 性 ， 这 些 对 于 物 联 网 的数 据 挖 掘 工 作 来 说 是很 困 难 的 ， 因 此 下 面 我 们 就 给 大家 介
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尔 可 夫 链 模 型 下 ， 想 要 预 测 将 来 要 发 生 的 事 情 的几 率 ，只 需 要 根据 当 前 的知 识 或 信
数鹫敬慕屡
挖 掘 的基 于 云 计 算 的 系 统 。 其 实在 现 实网络 中，在物 联 网中 的数据 有 着 高 度 的 动 态 性 和 异 构 性 ，物 联 网 的 数 据