摘要：網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)的現(xiàn)今社會(huì)，信息產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一。云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已成為推動(dòng)人類文明邁向智能化方向發(fā)展的核心點(diǎn)，將云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行有效融合，能實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的有效挖掘，對(duì)于我國數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)化與升級(jí)有不容小覷的重要意義。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)；數(shù)據(jù)挖掘

引言

信息技術(shù)發(fā)展速度的提升以及網(wǎng)絡(luò)各種技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展，促使第三次信息產(chǎn)業(yè)革命的到來，也就是物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)。隨著應(yīng)用終端接入數(shù)量增多，物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)不僅大規(guī)模增長，而且數(shù)據(jù)的格式和類型也變得錯(cuò)綜復(fù)雜。同時(shí)，出現(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)不斷變化，這些數(shù)據(jù)中出現(xiàn)大量無用數(shù)據(jù)，而且部分?jǐn)?shù)據(jù)在時(shí)間和空間的黏合度較高，具有動(dòng)態(tài)分布和異構(gòu)性，所以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘難度增大。云計(jì)算技術(shù)能夠在非常短的時(shí)間內(nèi)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用算法，深挖有價(jià)值數(shù)據(jù)。通過云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的有效契合，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能有效提高信息數(shù)據(jù)的分析，保證網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)定位與安全存儲(chǔ)。

1. 云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)的簡要介紹

1.1 云計(jì)算

云計(jì)算不是實(shí)體化的資源，而是通過互聯(lián)網(wǎng)的算法平臺(tái)，將共享軟、硬件上的信息和資源推送給用戶。在數(shù)據(jù)處理過程中，云計(jì)算的分布式計(jì)算可以將龐大的計(jì)算進(jìn)行拆分，并將拆分后的小分支依次分配到各個(gè)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行處理，最后整合計(jì)算結(jié)果，加強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全性，云計(jì)算中的并行計(jì)算能保證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算的同時(shí)進(jìn)行，在不勝枚舉的數(shù)據(jù)群里對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層價(jià)值分析，促使數(shù)據(jù)有效，云計(jì)算的恰當(dāng)使用，不僅優(yōu)化數(shù)據(jù)，還能解決數(shù)據(jù)容錯(cuò)及存儲(chǔ)問題[1]。

云計(jì)算受眾很廣，與其技術(shù)特點(diǎn)密不可分：第一，計(jì)算規(guī)模大。云計(jì)算技術(shù)需要使用的服務(wù)器數(shù)目眾多，比如谷歌的云計(jì)算就有100多萬臺(tái)服務(wù)器，還有亞馬遜、雅虎和微軟有幾十萬臺(tái)，私人企業(yè)最少幾十臺(tái)，最多上千臺(tái)。第二，非實(shí)體化資源的使用。用戶可以使用多種終端設(shè)備，突破地域限制連接數(shù)據(jù)中心得到自己的需求資源。數(shù)據(jù)并不存放在實(shí)體中，主要靠“云存儲(chǔ)”，至于如何運(yùn)行，用戶不用關(guān)心。第三，穩(wěn)固，適用范圍大，擴(kuò)展區(qū)域大。內(nèi)容一樣、同樣結(jié)構(gòu)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以互相交換，在云的支撐下可以構(gòu)造出千變?nèi)f化的程序[2]。第四，按照需要提供服務(wù)，性價(jià)比高。用戶可以按照自己的需求獲得服務(wù)，就像在超市購物一樣。

1.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

“物聯(lián)網(wǎng)”提出的時(shí)間較早，但當(dāng)時(shí)的科技發(fā)展水平和條件相對(duì)落后，所以并沒有引起人們的注意。1999年，Auto-ID在射頻識(shí)別技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)上，首先提出“物聯(lián)網(wǎng)”概念，同年，中國也提出了“傳感網(wǎng)”。近年來，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟讓物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也得到了全面提升。此項(xiàng)技術(shù)是根據(jù)應(yīng)用對(duì)象的實(shí)際情況進(jìn)行數(shù)據(jù)建模，技術(shù)手段的使用能將物理對(duì)象的實(shí)際情況和信息系統(tǒng)的構(gòu)建進(jìn)行無縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的規(guī)范化處理和監(jiān)管，并將處理后的數(shù)據(jù)應(yīng)用到不同領(lǐng)域，解決不同客戶群體的實(shí)際需要。

物聯(lián)網(wǎng)的核心是傳感器之間相互連接組成傳感器網(wǎng)絡(luò)，以數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)網(wǎng)絡(luò)為基準(zhǔn)，形成網(wǎng)絡(luò)環(huán)境后，在各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行傳感器設(shè)置，讓監(jiān)測的內(nèi)容包括溫度、濕度、光照強(qiáng)度、輻射強(qiáng)度及移動(dòng)速度等。數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)網(wǎng)絡(luò)在使用過程中配合，將獲取的數(shù)據(jù)和信息通過無線網(wǎng)絡(luò)傳送給使用者，例如將無線監(jiān)控?cái)z像頭安裝于家庭，主人可以通過視頻、音頻傳感器對(duì)家中的環(huán)境進(jìn)行監(jiān)控。傳感器是物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的基礎(chǔ)[3]。

1.3 基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)特征

物聯(lián)網(wǎng)可以應(yīng)用于大量移動(dòng)終端設(shè)備，起到實(shí)時(shí)監(jiān)控作用。大量移動(dòng)終端設(shè)備的接入，使數(shù)據(jù)驟增，數(shù)據(jù)的格式和種類也不再簡單，如果仍然沿用過去的數(shù)據(jù)挖掘方法，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求會(huì)產(chǎn)生羈絆。為了解決存在的問題，需要使用更加科學(xué)的挖掘技術(shù)，而云計(jì)算中的并行計(jì)算優(yōu)勢可以突破重圍，滿足要求。物聯(lián)網(wǎng)中的各類數(shù)據(jù)不止結(jié)構(gòu)不同，不同時(shí)間及不同空間產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)也不同，這兩種情況加大了數(shù)據(jù)挖掘難度。為了對(duì)數(shù)據(jù)有更加清晰的認(rèn)識(shí)，需要花費(fèi)較長的時(shí)間周期進(jìn)行存儲(chǔ)和管理，針對(duì)以上困境，將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)，簡化并降低了挖掘難度。通過云計(jì)算的分布式并行計(jì)算，可以讓用戶在海量數(shù)據(jù)中有效提取數(shù)據(jù)價(jià)值，而且不需要考慮技術(shù)細(xì)節(jié)，對(duì)控制系統(tǒng)維護(hù)成本有顯著效果，其中包括MapReduce并行計(jì)算框架、迭代pregel等[4]。

Hadoop平臺(tái)為云計(jì)算的開展提供良好基礎(chǔ)，在Hadoop平臺(tái)中，通過開放源優(yōu)勢結(jié)合集群方式給用戶提供信息存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)運(yùn)算的服務(wù)，平臺(tái)中包含有HDFS以及MapReduce。HDFS容錯(cuò)強(qiáng)、擴(kuò)展佳的優(yōu)點(diǎn)，可以滿足用戶對(duì)該平臺(tái)差異硬件系統(tǒng)的各種現(xiàn)實(shí)要求。MapReduce并行編程模型是將一個(gè)大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，按照一定的規(guī)則發(fā)放到各個(gè)分節(jié)點(diǎn)處理后再次將結(jié)果進(jìn)行合理整合，監(jiān)控功能的使用能夠處理失敗和異常的節(jié)點(diǎn)，最終獲得良好的數(shù)據(jù)處理與分析結(jié)果[5]。

2. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從誕生到高速發(fā)展經(jīng)歷的時(shí)間并不長，因此存在的問題多，完善性也弱。但隨著20世紀(jì)90年代信息技術(shù)的發(fā)展，信息處理水平的提升讓數(shù)據(jù)挖掘范圍得到了拓展，技術(shù)應(yīng)用持續(xù)增強(qiáng)。數(shù)據(jù)挖掘工作開始在時(shí)代舞臺(tái)上嶄露頭角，它可以歸屬于科學(xué)研究領(lǐng)域，也可以納入交叉學(xué)科中。綜合文獻(xiàn)剖析，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)成如下：第一，數(shù)據(jù)不虛假，延伸廣。第二，數(shù)據(jù)被深度挖掘并提取價(jià)值。第三，結(jié)合分析后的數(shù)據(jù)做出判斷，為決策提供正確及科學(xué)的指導(dǎo)。將數(shù)據(jù)挖掘與云計(jì)算技術(shù)進(jìn)行銜接，通過挖掘得到的信息提供給更多的行業(yè)，給人民的生活提供便利。

2.2 特征

量大、短時(shí)有效、結(jié)構(gòu)不同以及形態(tài)多樣是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特征。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分布在不同的位置，數(shù)據(jù)的分類必須精確，因?yàn)閿?shù)據(jù)量大且不簡單，故需要將傳感器節(jié)點(diǎn)配置到數(shù)據(jù)中，確保數(shù)據(jù)信息能夠得到及時(shí)處理。

2.3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特性對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制沒法保證，數(shù)據(jù)查詢、集成、存儲(chǔ)、融合沒有辦法有效完成，因此，需要技術(shù)人員深入探索研究，擺脫困境。鑒于此，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理有如下要求：

（1）異構(gòu)性要求。由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的異構(gòu)性，要結(jié)合實(shí)際以軟件作為入手點(diǎn)，合理使用操作系統(tǒng)，對(duì)于不同種類的感知信息要使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)庫，不同的操作系統(tǒng)配置不同的中間件。數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)用來深度挖掘數(shù)據(jù)信息并存儲(chǔ)價(jià)值數(shù)據(jù)。

（2）海量性與實(shí)效性要求。數(shù)據(jù)量大增加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)難度，反應(yīng)速度和計(jì)算結(jié)果滯后。解決辦法有兩個(gè)：一是對(duì)服務(wù)器升級(jí)，將數(shù)據(jù)放置在服務(wù)器中處理；二是提高物聯(lián)網(wǎng)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力。

（3）數(shù)據(jù)傳輸要求。數(shù)據(jù)采集和傳輸主要依靠讀寫器、RFID 標(biāo)簽、傳感器以及節(jié)點(diǎn)等數(shù)據(jù)提供者。為了確保系統(tǒng)域運(yùn)行的穩(wěn)妥，系統(tǒng)硬件必須滿足功耗不高、可靠性高、抗干擾性強(qiáng)的特性。對(duì)于架構(gòu)模型也必須以系統(tǒng)成熟、推廣度高作為選用基礎(chǔ)。

2.4 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中存在的挑戰(zhàn)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)處于成長階段，雖然在具體應(yīng)用中掌握了一定的運(yùn)行周期，但在一些更加具體的應(yīng)用中還存在很多不足，特別是技術(shù)層面，如：

（1）對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)手段不靈活，而且效用不高，大量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)地點(diǎn)各異，應(yīng)用的中央管理模式無法精準(zhǔn)探知分布式數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)基數(shù)大，需要的存儲(chǔ)空間也變大。對(duì)信息節(jié)點(diǎn)處理的有效性和實(shí)效性提出了要求，結(jié)合中央處理模式，對(duì)計(jì)算機(jī)硬件性能也需要進(jìn)一步提升，但目前設(shè)施并不完善。

（3）節(jié)點(diǎn)的資源有限，數(shù)據(jù)放在中心節(jié)點(diǎn)的策略沒有優(yōu)化資源使用，越來越多的數(shù)據(jù)信息處理需要更多處理設(shè)備，但目前沒有足夠的設(shè)備能夠滿足需求。

（4）受物聯(lián)網(wǎng)存在的外在因素影響，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉庫，會(huì)涉及傳輸安全、數(shù)據(jù)隱私等因素，可靠性降低，網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性也會(huì)影響運(yùn)行。

以當(dāng)前分析，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)存在的限制性對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用和使用價(jià)值產(chǎn)生了枷鎖。

3. 基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

3.1 云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘模式

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)類型并不單純，物物之間的關(guān)聯(lián)、特性差異化及應(yīng)用的煩瑣性造成與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘有很大的差異，使用時(shí)存在的問題舉不勝舉，究其根源，是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)造成的。云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)當(dāng)考慮到這些影響因子，關(guān)注物物的關(guān)系構(gòu)成，特別是把數(shù)據(jù)在傳輸中存在的丟失和錯(cuò)誤等問題進(jìn)行有效杜絕。相關(guān)技術(shù)人員需要掌握物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，比如關(guān)聯(lián)性、時(shí)空性、非結(jié)構(gòu)性，并在云計(jì)算技術(shù)的應(yīng)用過程中進(jìn)行合理調(diào)整，結(jié)合物物之間的個(gè)體練習(xí)進(jìn)行建模，如果是間接關(guān)系，可以使用SVD模型、拉普拉斯變換模型引導(dǎo)，在不同的數(shù)學(xué)模型表現(xiàn)出不同的展示結(jié)果。例如，超圖物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)模型就可以預(yù)編點(diǎn)進(jìn)行隨意連接。如果是直接關(guān)系，要有利于物物間接關(guān)系的推導(dǎo)。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的繁雜關(guān)系，利用超標(biāo)方式描述。對(duì)于穩(wěn)定的外推非參數(shù)模型的建立要以事先進(jìn)行事物聯(lián)系為基準(zhǔn)，明確關(guān)系，利用數(shù)據(jù)模型描述數(shù)量關(guān)系。

3.2 云計(jì)算的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

信息化時(shí)代下，數(shù)據(jù)信息的重要性愈發(fā)突出，將數(shù)據(jù)的深層價(jià)值挖掘出來應(yīng)用到行業(yè)領(lǐng)域可以為企業(yè)獲取優(yōu)勢資源添磚加瓦。云計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相得益彰，是獲取數(shù)據(jù)價(jià)值更有效的方式，云計(jì)算模式的使用為實(shí)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)的收集、儲(chǔ)存及匯總提供了更強(qiáng)的技術(shù)支持。

3.2.1 數(shù)據(jù)匯總調(diào)度技術(shù)

數(shù)據(jù)匯總調(diào)度技術(shù)可通過云計(jì)算將不同類型的數(shù)據(jù)先匯總，然后對(duì)匯總后的數(shù)據(jù)根據(jù)情況進(jìn)行二次調(diào)度。這種方式能夠?qū)崿F(xiàn)不同格式數(shù)據(jù)的交流，對(duì)多種數(shù)據(jù)的同步連接也有好的服務(wù)觀感，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次化整理、存放也有了靈活的排列存儲(chǔ)方式。比如企業(yè)運(yùn)營過程中對(duì)于運(yùn)營資金管理要根據(jù)行業(yè)發(fā)展及企業(yè)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，制定數(shù)據(jù)信息收集和整理策略規(guī)劃，根據(jù)數(shù)據(jù)是否有效做好劃分，建立企業(yè)內(nèi)部的信息分析評(píng)估體系，在短時(shí)間內(nèi)將重要數(shù)據(jù)推送給企業(yè)負(fù)責(zé)人，使企業(yè)決策有更強(qiáng)的指導(dǎo)性。

3.2.2 服務(wù)調(diào)度以及服務(wù)管理

每個(gè)行業(yè)、不同群體之間要求的實(shí)際服務(wù)是有差異的，云計(jì)算平臺(tái)要從服務(wù)調(diào)度和服務(wù)管理兩個(gè)方面齊抓共管。對(duì)于調(diào)度功能來講，注重資源匹配與服務(wù)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)優(yōu)先級(jí)服務(wù)的調(diào)度工作，在處理階段要解決好不同服務(wù)之間的隔離和互斥，提升云服務(wù)的安全運(yùn)行范圍。

3.3 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)模塊

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞目煽匦苑浅Ｖ匾?，利用挖掘平臺(tái)劃分技術(shù)模塊，通常在Hadoop基礎(chǔ)上，將技術(shù)模塊按照功能進(jìn)行層次劃分，在每個(gè)模塊上實(shí)現(xiàn)各自的數(shù)據(jù)分析，最終完成數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，劃分如下：

3.3.1 物聯(lián)網(wǎng)感知層

感知層是物聯(lián)網(wǎng)的最下面層級(jí)，它利用層內(nèi)的眾多采集節(jié)點(diǎn)，以射頻識(shí)別器、全球定位系統(tǒng)和紅外感應(yīng)器、攝像頭等多種設(shè)備識(shí)別和獲取各類事務(wù)的數(shù)據(jù)信息，并完成通信工作，利用無線網(wǎng)絡(luò)匯聚數(shù)據(jù)至匯聚節(jié)點(diǎn)，通過傳輸層將匯總的數(shù)據(jù)傳到云平臺(tái)數(shù)據(jù)庫。

3.3.2 傳輸層

傳輸層可以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同數(shù)據(jù)的有效處理，為數(shù)據(jù)層提供數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)，主要設(shè)計(jì)有線網(wǎng)、無線網(wǎng)及傳感器，保證網(wǎng)絡(luò)連接，快速將數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)通信。傳輸層的應(yīng)用能夠強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測數(shù)據(jù)的傳輸效果，也能在不同數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備之間起到有效監(jiān)測的作用。

3.3.3 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層隸屬于技術(shù)體系的核心部分，直接影響技術(shù)可行性。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的海量性和異構(gòu)性需要在數(shù)據(jù)層進(jìn)行方案制定，促進(jìn)數(shù)據(jù)的安全性和可行性。

3.3.4 數(shù)據(jù)挖掘?qū)?/p>

數(shù)據(jù)挖掘?qū)佑蓴?shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊、數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊和用戶模塊共同構(gòu)建。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊需要將類型不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、變化、數(shù)據(jù)規(guī)約。數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)明確，最終結(jié)果由用戶模塊中包含的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)用戶接觸端將結(jié)果進(jìn)行可視化表示。通過以上幾個(gè)模塊將信息連接，對(duì)不同種類數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、精簡冗余數(shù)據(jù)、補(bǔ)充不完整數(shù)據(jù)等。對(duì)挖掘模式還可以進(jìn)行測試評(píng)估。

結(jié)論

隨著信息化社會(huì)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的開發(fā)程度已經(jīng)趨于最大化。如果想在未來的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用中占據(jù)一席之地，還需要其他技術(shù)的支持與配合，而云計(jì)算給物聯(lián)網(wǎng)提供了繼續(xù)發(fā)展的機(jī)遇。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與云計(jì)算的聯(lián)合應(yīng)用，為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展提供了更多的可能，在實(shí)際應(yīng)用中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并實(shí)時(shí)處理、總結(jié)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，將其進(jìn)一步優(yōu)化，幫助技術(shù)人員對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展有非常重要的促進(jìn)意義。

參考文獻(xiàn)：

[1]王艷雨，劉萍.基于云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘分析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用2021，（35）：94-97.

[2]趙建保，施爍.淺析基于云計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[J].信息系統(tǒng)工程2019，（10）：83-84.

[3]王寶龍.云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘研究[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究2022，（12）：47-49.

[4]周鑫隆，梁婧.云計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘分析[J].電子世界2022，（2）：28-29，32.

[5]黃君，陳超雪.云計(jì)算背景下物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[J].電子世界2021，（22）：4-5.

作者簡介：白萍，碩士，副教授，研究方向：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。