□闫巧梅，袁 峰

(1.山西经贸职业学院信息工程系，山西 太原 030024;2.晋城市公安局网络警察支队，山西 晋城 048000)

流数据聚类技术，作为一种重要的挖掘手段，已被广泛应用于流数据挖掘环境下的各领域中。而流式数据的聚类研究也伴随着各种问题及需求而不断发展。而如何解决传统聚类算法对内在单元、处理效率这一对相互矛盾的问题是现今研究的重点内容之一。

云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源(包括计算能力、存储能力、交互能力等)是实时动态的、可伸缩的而且被虚拟化的，并以服务的方式提供。因此，云计算为海量、复杂的流式数据挖掘提供了技术支持，并为网络环境下面向大众的数据挖掘服务带来了机遇，同时也为数据挖掘研究提出了新的挑战性课题。

本文基于原有的流式数据聚类算法模型之上，将云计算技术原理应用于其聚类过程，通过模型高效实时地分析流数据的聚类过程，从而降低了海量流式数据处理过程中对内存的占用量，增加了数据的处理维度，提高了数据分析及算法的可移植能力，拓宽了流数据聚类技术的应用领域。

1 云计算

作为信息产业下一代领军技术，云计算是一种大规模资源整合的思想，它的出现给处于信息大爆炸时代的高效率流数据处理及资源的整合提出了新的课题。

1.1 云计算(Cloud Computing)

云计算是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。……