褚小龙

（克拉玛依安控科技有限公司，克拉玛依 834000）

1 数据挖掘和云计算

1.1 数据挖掘

数据挖掘是知识探寻领域当中的重要技术，其涉及各方面的领域知识，其中对于机器学习、人工智能、模式识别在数据挖掘当中都有涉及。具体的操作包含分类、估计、预测、相关性分组和聚类等。

1.2 云计算

云计算是信息时代的互联网计算方式，其以快速简单的计算方式创建大型IT基础设施建设，文章阐述的数据挖掘平台就是通过数据挖掘来处理技术的。云计算主要分为IaaS（基础设施即时服务）、PaaS（系统平台即时服务）和SaaS。此外，云计算还具有通用性和虚拟性特点，其不针对特定应用支持商业运营，主要在“云”的支持下构造多种互联网信息应用。云计算的用户可以任何位置自由使用互联网终端，并因此获取专业化服务。

2 协同云计算差异区域数据采样

在协同云计算环境下，差异区域数据采用区间概念格当中节点模型进行储存机制构架，用有向图模型，叙述差异区域数据储存结构的分布层次模型，将作为信息采样时间序列，数据挖掘结构为五元组O=（C，I，P，Hc，R，A0）。其中I为字符串实例集，C标识数据语义本体模型阶数。

其中协同元计算下差异区域数据储存数据频带分量为x(ηn)。相邻点待检数据块具有相关性，云储存服务中相同态标签数据为φ:X→Y，其满足

其中·为X运算，°为Y上运算。数据款Hash表示为

其中ρ∈(0,1)，代表数据完整性的系数。

式中γ0为协同云计算下差异区域数据单位区域分布噪音比。

信息节点和数据负载之间有如下关系

其中CCS，Css分别表示协同云计算数据挖掘平台节点信息分布可靠度和空间模态。

3 云计算数据挖掘平台架构关键技术

3.1 CDKmeans分析

CDKmeans分析是当下提出的基于云计算的数据挖掘平台分布式算法，这种技术一共有四种不同算法：（1）基于地域性路由优化程序；（2）资源约束的自适应程序；（3）云计算环境下局部数据挖掘；（4）云计算中全局挖掘算法。

其中聚类半径临界值表达为

（ub表示最高阈值，X_crit_thresthold表示资源X临界阈值百分比）

3.2 给予云计算环境下的数据挖掘平台作用

3.2.1 降低管理负担

云计算技术的应用环境下数据挖掘平台使得互联网的云计算用户的管理费用得到大大降低，商业模式的管理运营成本也大大下降。相应的工作当中，投入数据挖掘平台就节省了人员管理、技术管理和设备管理的大量成本支出，降低管理负担的同时，能够使资金得到合理的应用。3.2.2 优化安装

云计算技术的应用环境下数据挖掘平台安装简单、快速是其一大特点，这种便捷性的特点使得云计算技术的应用环境下数据挖掘平台得到广泛的推广和应用。其中优化安装主要体现在互联网用户使用的过程当中不需要对云计算技术的应用环境下数据挖掘平台进行安装，一些硬件和软件的安装得到省略，相应的用户通过网络配置接入云计算系统网址当中即可实现对数据挖掘平台的应用。

3.2.3 维护成本低

在云计算的网络背景下，数据挖掘网络系统平台为互联网用户节约大量的维护成本。该系统平台建立在云计算体系当中，和传统的系统平台相比，云计算的平台可以实现实时在线，并保持系统最新版本和最佳防御能力。

这种分布式储存应用技术是数据挖掘平台当中的优势是互联网云计算技术的体现，其适应当下信息时代高速发展的需求。在网站上采用云计算互联网信息应用技术，其成本消耗较大，不利于小型网站稳定发展，因此这种云计算互联网信息技术适用于大规模的互联网专项服务提供工作上，进而在大规模的工作当中发挥数据挖掘的优势。

4 结束语

综上所述，基于协同云计算下研究差异区域数据挖掘平台设计将会大大提升互联网的运行效率，进而降低数据挖掘平台支持下故障的产生。基于协同云计算下研究差异区域数据挖掘平台应用能够使大型企业的网络管理机构数据中心向大容量储存中心演变，提高计算中心的高效云计算，最终达到网络管理的一体化高速集中。用户在使用云储存和本地文件时保持一致，在应用上支持各种平台应用程序，其可直接读取云储存当中的数据，类似于播放视频等操作不需要下载就可播放，为人们生活提供便利的同时减轻了数据管理人员整理数据的工作负担。