基于云计算与数据挖掘的智能音量调节系统

实现一款Android平台上基于云计算与数据挖掘的智能音量调节系统,该系统集成本地音乐播放、网络流媒体播放、云存储等功能于一体。重点利用大数据分析,收集海量用户数据,经过数据清洗,利用数据挖掘技术,利用Splunk对用户调节音量日志进行处理,分析时间以及地点,分析用户习惯与偏好,智能调节播放音量。     

基于Hadoop的大数据挖掘理论与方法研究

随着计算机技术和互联网的飞速发展,Web2.0的成熟与广泛应用,数据呈现爆炸式增长,传统的数据挖掘算法在处理海量数据时效率低下,云计算的出现为其改进带来了新的方式。云计算通过集群威力,实现了对海量数据的可靠存储和高速计算。Hadoop作为一款比较成熟的开源云计算框架,以其高效、可扩展、低成本等优点在数据挖掘的相关领域得到了广泛应用。通过对改进算法的详细阐述和设计,结合实例论证了改进算法的可行性,并对改进算法进行了分析。通过实例分析,得到改进算法具有更高的效率,降低了时间复杂度和空间复杂度。云计算给数据挖掘算法的改进带来了新的方式,数据挖掘将成为未来的研究趋势。     

基于PMML的电子商务数据挖掘研究

随着互联网技术的发展,电子商务进入了海量数据时代,从这些海量数据里挖掘出有用的模式具有非常高的商业价值。常规的数据挖掘模型会依赖于特定的数据挖掘平台,而目前的数据挖掘平台并不能做到随时随地跨平台交换数据挖掘模型。文章提出基于PMML的电子商务数据挖掘方法,只要数据挖掘平台兼容了PMML规范就可以真正做到跨台平交换数据挖掘模型。文章重点研究了PMML语言是如何表示完整数据挖掘模型,并就某电商平台挖掘潜在客户的数据进行实验并分析实验结果,从而验证了方案的有效性。     

一种大数据挖掘技术——Apriori算法分析

随着互联网的广泛应用与云计算技术得到飞速发展,如何从大数据中寻求数据规律,并以此做出科学的预测与决策,成为目前数据挖掘技术的主要研究方向之一。Apriori算法就是一种基于海量数据并挖掘关联规则频繁项集的典型算法,其在大数据挖掘分析中具有较大研究与应用价值。     

基于云计算的政府决策支持系统研究

目前我国的电子政务建设以海量数据整合为核心,通过对各类整合的信息资源进行数据挖掘,为政府决策提供科学依据,将有助于提升服务水平和降低经济成本。在介绍云计算技术的基础上,构建了基于云计算的政府决策支持系统的总体框架,描述了系统构建过程中的虚拟化、平台搭建以及服务实施阶段的具体内容,并对今后的工作提出了展望。     

基于移动代理的数据挖掘在数字图书馆中的应用研究

数字图书馆信息具有海量性和分布性的特点,数据挖掘技术可以有效地处理数字图书馆海量数据,但现有的数字图书馆数据挖掘平台不能充分应对信息分布性的挑战.将移动代理和数据挖掘结合则可以较好地满足数字图书馆信息挖掘的要求.实验证明,基于移动代理的数据挖掘平台克服了传统网络计算模式的缺陷,能有效地完成对数字图书馆海量、分散数据源和知识源的挖掘.     

高维数据下基于云平台的随机森林算法的研究与实现

随机森林算法在数据挖掘领域中得到了广泛的应用,该算法通过构建多个不同的决策树可以获得更高的分类结果。但是,随着数据规模的增大,人们开始接触到各大规模的数据以及更高维度的数据属性。传统的随机森林构建算法不能有效、快速地处理海量高维数据,严重影响了数据的分类效率,从而影响预测效率。本文针对高维、海量数据下随机森林构建算法,改进并提高了该算法的效率,提出了基于云计算平台的随机森林构建算法。该算法可以快速的完成数据分类预测,并通过实验结果进一步展示了该算法的效率以及可扩展性。     

Hadoop平台的分布式数据平台系统研究

随着web2.0、云计算、物联网等概念和技术的提出与快速发展,信息时代越来越体现出它的"大数据"特征。为了发挥大数据的价值,数据仓库、数据挖掘技术在商业、军事、经济、学术等众多领域越来越收到重视,正发挥着越来越大的作用。与此同时,庞大的数据规模也向传统的数据挖掘工作提出了重大的挑战。依靠云计算等分布式计算平台所提供的强劲处理能力,将数据挖掘与云计算相结合正在成为行业的趋势,正不断地显现出其强大的优势和潜力。     

改进的粒子群算法在云计算下的数据挖掘中的研究

云计算中的资源具有实时性、动态性、随机性等特点,传统的数据挖掘方法已经达到满意的预测效果。本文提出了一种基于云计算的数据挖掘方法,首先收集云计算中的数据资源,通过关联规则对其分类,然后将分类后的云计算资源作为学习样本进行支持向量机的输入,利用改进的粒子群算法来选择向量机的最优参数,建立优化的模型。仿真平台说明本文的算法有效的提高云计算下的数据挖掘效果。     

基于云计算架构的分布式数据挖掘研究

文章围绕数据挖掘展开论述,提出了基于云计算架构的分布式数据挖掘平台,该平台较传统数据挖掘系统具有较为显著的优越性,在扩展性、数据处理能力、服务面等方面具有较明显的展现。文章对云计算及其架构加以简要介绍,提出了基于云计算架构的分布式数据挖掘系统。     

云计算环境下NOSQL数据库技术及应用研究

目前关系型数据库在云计算的平台下已经成为制约整个Web架构敏捷性和扩展性的瓶颈,而NoSQL可扩展的松耦合类型数据模式,以及在易用性、高度伸缩性、支持海量数据等方面所表现出来的优点,使其在云计算领域被广泛应用。分析了NoSQL数据库技术特点,并对目前应用的几种典型NOSQL数据库进行了分析比较。     

云平台下大型矩阵乘法运算处理方案设计

本文在开源云计算平台Hadoop的基础上利用MapReduce和HDFS,针对大型矩阵相乘,并结合个人实际水平进行简单的开发应用。通过开发和研究,进一步探讨云计算关键技术MapReduce对于海量数据处理的意义。     

基于Hadoop的数字化校园设计与实现

高校是进行教学与科研的场所,随着云计算技术的发展,如何管理和利用产生的海量数据已成为当前研究的热点。设计了一个基于Hadoop云计算平台的数字化校园,其由4层体系构建,对该系统从结构、功能等方面进行了设计与分析。     

创新云计算技术实现高效能计算——华大基因生物信息云计算实验室成果展示

深圳华大基因研究院云计算平台始终是强而有力的支撑性平台,与世界一流的测序技术平台共同构成了BT＋IT的双驱动模式,进而加强基因组技术在基础生命科学、基因检测、药物研发、个性化医疗、新能源、农业、环境等领域的广泛应用,加速相关产业发展。华大基因生物信息云计算实验室以实现超大规模的生物信息学计算为核心任务,研发高效能计算、弹性云计算、生物数据中心和生物云计算等技术,为海量生物信息学数据的存储、处理和分析提供了稳定而高效的保障。     

云计算下Hadoop平台的搭建与实践

在这个信息飞速发展的时代,海量数据的增长过快,用户查询数据时对软硬件要求高,系统资源占用率高。采用云计算模式,SaaS(Software-as-a-Service,软件即服务),通过互联网的应用模式让多个用户来访问,云计算中心会统一管理数据。SaaS这种模式统一管理数据,成本低,效率高。本文采用SaaS(Software-as-a-Service,软件即服务)模式来搭建和测试云计算平台。     

云计算的Web数据挖掘分析

为了挖掘海量的数据及为了提供新的思路和技术,解决海量网络web数据挖掘的瓶颈,分析了云计算和web数据挖掘的关键技术,也分析了云计算在存储数据、管理数据、进行模式编程和虚拟技术等方面的优势,提出了构建基于云计算的web数据挖掘的相关步骤和流程。     

基于云计算的大数据挖掘内涵及解决方案研究

在网络信息时代,数据信息量越来越丰富,深入挖掘大数据内在价值,充分彰显数据优势有利于促进我国社会发展,同时,有利于提升科学技术水平。本文首先对大数据挖掘做了基本介绍,然后分析了云计算基础下的体系结构,最后探究了分布式文件系统的大数据挖掘平台的优劣势和解决方案,希望能够为相关用户提供指导。     

基于遗传迭代优化的云计算下海量数据分类查询

由于传统的数据分类查询方法查询失效所承担的额外操作代价不同,无法有效实现优化分类查询,提出一种基于变异遗传散布的云计算环境下海量数据优化分类查询方法,对于含有云计算环境下海量数据的数据库,给出遗传迭代查询散布及数据间的查询响应函数,获取云计算环境下海量数据灰度散布值,融入遗传执行算子数据,获取遗传变异散布分类查询系数,在充分宽的尺度和平移区域中获取最大类别之间的匹配值,得到数据查询响应函数,将其转换成变异遗传散布控制量,从而实现云计算环境下海量数据的优化分类查询。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。     

基于中位分割碎片合并的特征挖掘云平台设计

为有效精确地挖掘海量数据流特征,提出采用数据集中位分割和冗余数据碎片合并的方法设计决策树并构建云平台数据特征挖掘模型。传统的云平台下数据挖掘中对碎片信息不做处理,使文本碎片成几何级增长,导致有用信息的丢失。通过挖掘冗余信息中符合挖掘条件的碎片特征,使用KD树进行数据挖掘索引,在迭代过程中,对数据进行层进中位分割,并结合碎片合并技术,构建数据挖掘云平台模型,对中位数进行维度匹配分箱,使数据的挖掘和传输率最大限度地得到利用。仿真实验证明了采用碎片合并的方法能有效提取冗余碎片中的有用特征信息,数据挖掘性能得到大幅度提升,在数据信息提取和管理中具有很好的推广意义。     

基于云计算平台的主题网络爬虫设计与实现

随着互联网的发展,当今网络的规模变得十分庞大,网络数据呈现海量发展趋势,获取互联网中各类型的信息数据,来作为当前互联网舆情信息监测和分析的原始依据,已经成为该领域的热点话题.因此本文设计一种基于云计算平台的主题网络爬虫,来对庞大互联网海量数据的采集、主题识别有着重要的意义.