在以云计算技术为基础,开展数据挖掘平台设计工作的过程中,三层结构模式的运用居于主要地位,发挥着至关重要的作用。在该过程中,将主要层次确定为数据预处理、云计算与数据挖掘平台,以此来实现平台总体性能的提高,推动数据挖掘功能的完成。在主要的系统设计结构中,首先需要对通信资源信息与服务器端数据,开展数据预处理工作,并使有关信息进入数据仓库,然后,利用云计算技术,对有关信息的规则、模式、模型与图表作出处理。最后,进入数据挖掘平台,为决策管理与资源管理活动的开展提供重要支撑,进一步改进并优化通信性能。在开展数据挖掘系统结构设计工作时,通过数据预处理层,可以储存分布式数据文件,推动整个平台分布式管理工作的完成。在云计算层中,可以从整体上调度并控制所有数据的挖掘步骤与模块,确保原始数据预处理工作的顺利完成,并对多样化的挖掘数据做出获取。在具体的实践活动中,可以高效利用数据挖掘平台,可以对具体需要做出系统考量,科学开展设计工作。
要想促使数据挖掘算法并行化工作的顺利完成,主要运用的是基于云计算的大数据关联规律挖掘技术,该技术发挥着至关重要的作用。通过基于云计算数据挖掘这一关键技术的应用,可以最大限度实现大数据发掘适用性能的提升。在基于云计算的大数据关联规律挖掘技术中,并行关联、聚类、分类与回归算法也居于主要地位,具有非常重要的作用。运用数据挖掘的常用算法并行化的方式方法,可以有效推动与之相对应的优化工作的完成。还可以将Map Reduce计算模型,应用于云计算的平台中,进而促使在相关平台中,可以直接开展大数据挖掘活动。所以,为了提升大数据挖掘工作完成的科学性与高效性,可以进一步探究数据挖掘算法的并行化实现工作。
目标系统模型。在基于云计算的数据挖掘系统架构中,所需要的硬件资源比较简洁,相关活动话费的成本费用比较低。在开展项目研发活动时,通过模块与模块间的合作,可以通过系统资源直接开展相关的研究与分析活动。在具体的实践活动中,通过目标系统模型,可以将多样化的信息服务提供给广大客户。在目标系统中,可以开展应用程序的建设活动,促使具备开放性接口的生成。在进行实践活动的过程中,利用终端,用户还可以开展运用活动。通过对有关应用程序做出间接调用,可以对所有开放式的接口模式作出提供,在开展有关研究工作时,可以研究并分析所运用的算法种类与数量数据处理方式,关于具体的考量工作方面,无需研究计算机的存储率与系统自身的实现能力。功能层次框架设计。在功能层次框架系统的层次架构中,重点对由下而上的结构形式作出了运用,主要对一些模块做出了利用,比如:数据规约工具、云计算平台、开放接口、用户界面、氛围异构数据集合,在这些层次中,需要将透明化的服务提供给上一层次。利用底层的云计算平台,可以对云计算中的应用程序接口作出提供。关于用户与云计算的交互活动方面,在开展有关设计工作的过程中,主要在顶层的开放式接口中完成。在开放接口中,其主要作用就是,将多种多样的信息数据提供给广大用户,这样用户就可以对数据集作出获取。除此之外,还可以将所有算法提供给用户,并集成应用各种算法,在此基础上,确保平台开行特征的完成。
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