基于云计算的海量数据挖掘研究_贺瑶

资 源 简 介

基于云计算的海量数据挖掘研究_贺瑶

详 情 说 明

随着大数据时代的到来，传统的单机数据处理方式已无法满足海量数据的存储与计算需求。贺瑶的研究聚焦于云计算环境下海量数据的高效挖掘技术，为应对这一挑战提供了新思路。

云计算凭借其弹性资源分配和分布式计算能力，成为处理海量数据的理想平台。通过虚拟化技术整合计算资源，用户可按需获取存储空间和算力，避免了本地硬件的性能瓶颈。MapReduce等并行计算框架则进一步将数据挖掘任务拆分为可并行处理的子任务，大幅提升了算法执行效率。

研究重点探讨了云环境中数据挖掘的关键技术：针对非结构化数据，采用分布式文件系统实现可靠存储；面对高维度特征，提出基于抽样和特征选择的预处理优化方案；在算法层面，则结合增量学习和在线学习策略，使模型能够持续适应动态数据流。

该方向的技术突破将显著降低企业大数据分析的门槛，为精准营销、智能推荐等应用场景提供底层支撑。未来随着边缘计算与云计算的协同发展，分布式数据挖掘体系有望进一步向实时化、轻量化演进。