大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘性能優(yōu)化重點基礎(chǔ)知識點

大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘性能優(yōu)化重點基礎(chǔ)知識點一、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘概述1.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的定義大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，通過在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭進行數(shù)據(jù)挖掘，以獲取有價值信息的過程。它強調(diào)在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方進行實時處理和分析，提高數(shù)據(jù)處理效率。2.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的特點a.實時性：邊緣數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)崟r處理和分析數(shù)據(jù)，滿足實時性需求。b.分布式：邊緣數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)處理和分析任務(wù)分散到邊緣設(shè)備，降低中心節(jié)點的負擔。c.節(jié)能降耗：邊緣數(shù)據(jù)挖掘減少數(shù)據(jù)傳輸距離，降低能耗。3.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域a.物聯(lián)網(wǎng)：在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上進行實時數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)智能決策。b.智能交通：通過邊緣數(shù)據(jù)挖掘，優(yōu)化交通流量，提高道路通行效率。c.健康醫(yī)療：在醫(yī)療設(shè)備上進行邊緣數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)疾病預(yù)測和診斷。二、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘性能優(yōu)化1.數(shù)據(jù)預(yù)處理優(yōu)化a.數(shù)據(jù)清洗：去除噪聲數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。b.數(shù)據(jù)壓縮：降低數(shù)據(jù)傳輸量，提高處理速度。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式。2.算法優(yōu)化a.算法選擇：根據(jù)具體應(yīng)用場景選擇合適的算法。b.算法改進：針對現(xiàn)有算法進行改進，提高挖掘效果。c.算法并行化：將算法分解為多個子任務(wù)，實現(xiàn)并行處理。3.硬件優(yōu)化a.硬件選型：根據(jù)需求選擇合適的邊緣設(shè)備。b.硬件升級：提高邊緣設(shè)備的處理能力。c.硬件協(xié)同：優(yōu)化邊緣設(shè)備之間的協(xié)同工作，提高整體性能。三、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘性能優(yōu)化重點1.數(shù)據(jù)預(yù)處理優(yōu)化重點a.①數(shù)據(jù)清洗：采用多種方法去除噪聲數(shù)據(jù)，如聚類、分類等。b.②數(shù)據(jù)壓縮：運用數(shù)據(jù)壓縮算法，如Huffman編碼、LZ77等。c.③數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：根據(jù)挖掘算法需求，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式，如特征提取、數(shù)據(jù)歸一化等。2.算法優(yōu)化重點a.①算法選擇：根據(jù)具體應(yīng)用場景，選擇適合的算法，如Kmeans、Apriori等。b.②算法改進：針對現(xiàn)有算法進行改進，如優(yōu)化參數(shù)、改進算法結(jié)構(gòu)等。c.③算法并行化：將算法分解為多個子任務(wù)，實現(xiàn)并行處理，提高處理速度。3.硬件優(yōu)化重點a.①硬件選型：根據(jù)數(shù)據(jù)處理需求，選擇合適的邊緣設(shè)備，如CPU、GPU等。b.②硬件升級：提高邊緣設(shè)備的處理能力，如增加內(nèi)存、提高CPU主頻等。c.③硬件協(xié)同：優(yōu)化邊緣設(shè)備之間的協(xié)同工作，如負載均衡、數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化等。[1]，.大數(shù)據(jù)邊緣計算技術(shù)綜述[J].計算機科學(xué)與應(yīng)用，2018，8（2）：123130.[2]，趙六.基于邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘研究[J].計算機工程與設(shè)計，2019，40（2）：456460