基于云计算的分布式数据挖掘系统设计与实现

摘 要 在云计算环境下进行分布式数据挖掘系统设计，提高数据的并行网格式调度和计算能力，传统的数据挖掘方法采用关联特征匹配方法，当数据存储空间中干扰强度较大时，数据挖掘的精度不高。在云计算环境下，提出一种基于分布式自适应特征调度和高阶累积量后置聚焦的数据挖掘算法，并在嵌入式Linux的内核下进行数据挖掘系统设计。首先进行了云计算的分布式数据结构分析和数据挖掘算法设计，然后进行分布式数据挖掘系统设计，系统包括程序加载模块、数据存储模块、数据缓存调度模块和数据通信传输模块等。实验结果表明，采用该方法进行基于云计算的分布式数据挖掘，数据挖掘的准确配准性能较好，系统的可靠性较好。

【关键词】云计算 数据挖掘 系统设计

随着网络大数据信息处理技术的发展，对数据处理的规模不断增大，对数据信息处理的精度要求不断提升，采用云计算进行数据分布式网格计算，能提高数据的并行处理和调度性能，根本上提高数据的计算速度，因此，云计算成为未来大数据信息处理的主要趋势。在云计算环境下进行数据挖掘，是进行大数据信息特征提取和数据开采的基本技术，相关的算法研究受到人们的重视。

文献采用云计算环境下分布式数据模糊C均值聚类的挖掘算法，在受到较强的毗连特征干扰时，数据挖掘的精度不高。针对上述问题，本文提出一种基于分布式自适应特征调度和高阶累积量后置聚焦的数据挖掘算法，并进行了仿真实验性能分析，得出了较好的数据挖掘效果的结论。

1 基于云计算的分布式数据挖掘算法设计

为了实现对基于云计算的分布式数据挖掘系统设计，其中，数据挖掘算法设计是关键，本文提出一种基于分布式自适应特征调度和高阶累积量后置聚焦的数据挖掘算法，假设数据信息流为，数据信息流通过噪声滤波，得到数据流聚类相似性函数表示为，其是一组准平稳随机的时间序列，对数据库中的存储信息流进行能量谱密度特征提取，得到输出数据x（t）的第n个宽频带分量，分布式自适应特征调度模型表示为：

2 嵌入式Linux的内核下数据挖掘系统设计描述

在上述进行了算法设计的基础上，进行数据挖掘系统的软件开发设计，基于云计算的分布式数据挖掘系统总体模型中，采用ST 超低功耗 ARM CortexTM-M0 微控制器，系统建立在嵌入式Linux的内核平台上，系统包括程序加载模块、数据存储模块、数据缓存调度模块和数据通信传输模块等，通过配置CAN_IMASK寄存器，采用LabWindows/CVI进行数据远程控制和信息通信，基于云计算的分布式数据挖掘系统给用户提供一个简单、统一的系统调用接口，系统可配置4路组联合Cache，基于云计算的分布式数据挖掘系统的寄存器系统时钟120 MHz。嵌入式Linux的内核下数据挖掘系统通过VISA软件接口发送Flash设备上的文件系统内核到HP E1562D/E SCSI数据硬盘进行数据存储，调用s3c2440_adc_read（）函数，进行程序加载和基于云计算的分布式数据挖掘系统的嵌入式控制，使用Qt/Embedded作为GUI，利用开源Linux操作系统的丰富网络资源，实现数据挖掘系统的远程通信信息传输和控制。

3 仿真实验

为了测试本文设计的基于云计算的分布式数据挖掘系统在实现数据挖掘中的优越性能，进行仿真实验，分布式数据信息采样的时宽为10 ms， 分布式数据的随机采样率为KHz，调控因子λ=0.25。根据上述仿真环境和参数设定，进行基于云计算的分布式数据挖掘系统的数据挖掘和处理性能分析，首先进行数据挖掘的输出时域波形采样，结果如图1所示。

从图可见，采用本文算法进行数据挖掘的准确度较高，为了对比性能，采用本文方法和传统方法，以数据挖掘的准确配准性为测试指标，得到对比结果如图2所示。

实验结果表明，采用该方法进行基于云计算的分布式数据挖掘，数据挖掘的准确配准性能较好，系统的可靠性较好。

4 结束语

本文提出一种基于分布式自适应特征调度和高阶累积量后置聚焦的数据挖掘算法，并进行了实验分析。结果表明，采用该方法进行数据挖掘，数据挖掘的准确配准性能较好，系统的可靠性较好，具有较好的应用价值。

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作者简介

李颖（1977-），女，广东省韶关市人。硕士研究生学历。现为广东科学技术职业学院讲师。主要研究方向为虚拟化与云计算。

作者单位

广东科学技术职业学院計算机工程技术学院 广东省珠海市 519090