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基于云计算的海量数据挖掘研究
随着互联网和物联网技术的不断发展，越来越多的数据被快速生成，并且无法通过传统的数据挖掘方法进行处理和分析。海量数据的挖掘和分析也因此成为了一个热门的研究领域。基于云计算的海量数据挖掘方案因此被提出，成为了解决这一问题的有效途径。
一、云计算技术概述
云计算是基于互联网的一种新兴的计算模式。它利用虚拟化技术将计算机和应用程序的资源集中在一个数据中心，通过互联网进行提供和使用。云计算给用户提供了灵活的资源调配以及低成本的服务方式，也给企业和组织提供了高效、高产、经济、可靠、可扩展以及安全的支持服务。因此，云计算技术被广泛应用于各种领域中。
二、海量数据挖掘技术概述
海量数据挖掘（BigDataMining）是指使用各种技术来处理、分析、挖掘那些规模超过传统数据处理能力的大数据集合。海量数据挖掘的技术包括数据的预处理、数据挖掘算法以及数据可视化等，其主要目标是通过有效的数据分析，挖掘隐藏在数据之中的知识和关联性，为决策提供支持。
三、云计算技术在海量数据挖掘中的应用
基于云计算的海量数据挖掘方案以其灵活、高效、可扩展和低成本的优势，成为海量数据处理和分析中的重要手段。具体来说，基于云计算的海量数据挖掘技术主要涉及以下方面：
1.数据存储：海量数据的存储是云计算环境下的重要问题，云存储技术应运而生。通过云存储技术，可以实现海量数据的远程访问和保持数据的安全性。
2.数据预处理：海量数据的预处理是挖掘过程中的重要环节。在云计算环境下，预处理主要采用分布式计算、MapReduce、Hadoop等技术。
3.数据挖掘算法：在云计算环境下，海量数据挖掘可以使用分布式数据挖掘算法，如MapReduce、Hadoop的分布式数据挖掘工具等。
4.数据可视化：数据可视化是将挖掘出来的数据以图形化方式显示，使其更加容易理解。在云计算环境下，可以使使用可视化平台或者将数据挖掘结果在网页上以图形方式进行展示。
四、海量数据挖掘应用案例分析
随着云计算技术和海量数据挖掘技术的发展，这两种技术的结合已经在很多领域中得到了广泛应用。比如，在广告投放、金融风险监测、电信客户细分和社交网络中这些领域迅速应用，在预测建议和关联分析方面得到了非常好的效果。
五、总结
基于云计算的海量数据挖掘技术，是解决海量数据处理问题的有效方法。其主要优势是在数据存储、数据预处理、数据分析和可视化处理等方面具有强大的处理性能和灵活性。未来，云计算和海量数据挖掘技术的结合将会进一步拓展到更多的领域中，成为各个领域数据处理和分析的重要工具。