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    188宝金博页面版: 基于云计算的大数据挖掘内涵及解决方案研究

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    内容提示： DOI: 10. 16353/j. cnki. 1000-7490. 2015. 07. 020情报理论与实践 ( ITA欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟)* 本文为国家自然科学基金项目 “大数据环境下面向科学研究第四范式的信息资源云研究”的成果，项目编号: 71373191。● 邓仲华，刘伟伟，陆颖隽 ( 武汉大学 信息管理学院，湖北 武汉 430072)基于云计算的大数据挖掘内涵及解决方案研究*摘 要: 文章基于传统数据挖掘与大数据挖掘对比的视角，对大数据挖掘的内涵进行了探讨，提出了云计算与挖掘服务融合的大数据挖掘体系架构，且以融合多功能的 ...

    文档格式：PDF | 页数：6 | 浏览次数：142 | 上传日期：2016-01-29 09:23:32 | 文档星级：
    DOI: 10. 16353/j. cnki. 1000-7490. 2015. 07. 020情报理论与实践 ( ITA欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟)* 本文为国家自然科学基金项目 “大数据环境下面向科学研究第四范式的信息资源云研究”的成果，项目编号: 71373191。● 邓仲华，刘伟伟，陆颖隽 ( 武汉大学 信息管理学院，湖北 武汉 430072)基于云计算的大数据挖掘内涵及解决方案研究*摘 要: 文章基于传统数据挖掘与大数据挖掘对比的视角，对大数据挖掘的内涵进行了探讨，提出了云计算与挖掘服务融合的大数据挖掘体系架构，且以融合多功能的 Hadoop 大数据挖掘平台为例，剖析大数据挖掘内部工作流程并分析其优势及挑战，从而为用户对大数据挖掘的认知与应用需求提供参考。关键词: 大数据; 大数据挖掘; 云计算; 体系架构Abstract: Based on comparison of traditional data mining and big data mining，this paper discusses the connotation of big datamining and proposes a big data mining system architecture based on the fusion of cloud computing and mining service. Taking themultifunctional Hadoop big data mining platform as an example，the paper discusses the internal work flow of big data mining andanalyzes its advantages and challenges as well，which provide reference for the users’cognition and application of big data mining.Keywords: big data; big data mining; cloud computing; system architecture继互联网、物联网、云计算的不断发展及智能终端的普及，海量复杂多样的数据呈现出爆炸式的增长，促使着大数据时代的到来。作为重要的生产因素，大数据已成为蕴含巨大潜在价值的战略资产，推动着产业升级和崛起，影响着科学思维与研究方法的变革。然而，大数据在依托其丰富的资源储备和借助强大的计算技术发挥优势的同时，也带来了挑战。海量、动态及不确定的数据使得传统数据处理系统面临着存储和计算瓶颈，同时，就如何从复杂的大数据中实时快速地挖掘出有价值的信息和知识，传统的数据挖掘技术自身受限的功能已无法满足用户的需求。因此，大数据环境下需要一种适用技术，即大数据挖掘，来应对当下存在的挑战。鉴于大数据环境下，参照传统数据挖掘的构建思想开发的挖掘系统无法提供令用户满意的服务，因此为满足建设与应用需求大数据挖掘的架构则必不可少。然而，目前可供借鉴的模型尚少，而且一些部门根据业务需求提出的大数据挖掘解决方案，由于系统不具可移植性且内部各组件融合较差致使其应用存在障碍。本文则通过对比传统数据挖掘来探讨大数据挖掘，且基于云计算提出大数据挖掘的体系结构以及构建具体的大数据挖掘系统，并以工作流程为主线客观地评价大数据挖掘的优势与不足，从而为推进其应用与发展提供参考方法。1 大数据挖掘大数据挖掘是从体量巨大、类型多样、动态快速流转及价值密度低的大数据中挖掘有巨大潜在价值的信息和知识，并以服务的形式提供给用户 ［1］ 。与传统数据挖掘相比，其同样是以挖掘有价值的信息和知识为目的。然而，就技术发展背景、所面临的数据环境及挖掘的广度深度而言，两者却存在差异。1. 1 发展背景由于技术的进步、数据的大量产生以及对有价值数据的需求所驱使，两者都得以产生发展。但是，在技术的先进程度及数据的体量、多样复杂程度和处理分析能力方面，传统数据挖掘没有大数据时代所具备的充实环境技术条件，其在数据库、数据仓库及互联网发展等背景下，实现了从独立、横向到纵向数据挖掘的发展。而大数据挖掘则是在大数据背景下得益于云计算、物联网、移动智能终端等技术产生与发展。它是针对大数据的特征及现存挖掘系统面临的问题，借助先进技术加以系统地整合与改进。相比传统数据挖掘已相当成熟的应用、算法研究及系统工具开发，其技术的研究与应用还处于不断发展中，对于海量数据的挖掘主要是基于云计算进行相关技术的集成来实现。1. 2 处理对象由于大数据挖掘与传统数据挖掘面临的数据环境不同，两者的处理对象则存在着特征差异。传统数据挖掘的数据来源主要是以某个特定范围的管理信息系统被动数据的产生为主，外加少数的 Web 信息系统中由用户产生的主动数据，数据类型以结构化数据为主，外加少量的半结构化或非结构化数据。而大数据挖掘的数据来源除了管理信息系统、Web 信息系统外，还包括感知信息系统等传感— 3 0 1 — ·第 38 卷 2015 年第 7 期·

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