基于云计算的大数据挖掘算法优化
摘 要
随着云计算技术的快速发展和数据规模的指数级增长，大数据挖掘算法面临着计算效率低下、资源分配不均及可扩展性不足等诸多挑战。为此，本文旨在优化基于云计算的大数据挖掘算法，以提升其性能与适用性。研究通过引入分布式计算框架和动态资源调度机制，设计了一种融合智能优化策略的改进算法。该方法能够根据任务负载动态调整资源分配，并利用机器学习模型预测数据访问模式以减少通信开销。实验结果表明，所提算法在处理大规模数据集时显著提高了计算效率，降低了响应时间，并实现了更优的资源利用率。此外，算法在多种应用场景中展现出良好的适应性和鲁棒性。
【关键词】云计算；大数据挖掘；分布式计算
目 录
一、引言 (1)
二、云计算与大数据挖掘基础 (1)
（一）云计算技术概述 (1)
（二）大数据挖掘基本原理 (2)
（三）云环境下数据挖掘挑战 (2)
三、算法优化的关键技术 (3)
（一）分布式计算框架分析 (3)
（二）数据预处理方法改进 (3)
（三）并行算法设计策略 (3)
四、优化算法的性能评估 (4)
（一）性能指标体系构建 (4)
（二）实验环境与数据集选择 (4)
（三）测试结果与分析 (5)
五、优化方案的实际应用 (5)
（一）工业场景中的应用案例 (5)
（二）资源调度优化实践 (6)
（三）算法可扩展性探讨 (6)
六、结论 (7)
参考文献 (8)
摘 要
随着云计算技术的快速发展和数据规模的指数级增长，大数据挖掘算法面临着计算效率低下、资源分配不均及可扩展性不足等诸多挑战。为此，本文旨在优化基于云计算的大数据挖掘算法，以提升其性能与适用性。研究通过引入分布式计算框架和动态资源调度机制，设计了一种融合智能优化策略的改进算法。该方法能够根据任务负载动态调整资源分配，并利用机器学习模型预测数据访问模式以减少通信开销。实验结果表明，所提算法在处理大规模数据集时显著提高了计算效率，降低了响应时间，并实现了更优的资源利用率。此外，算法在多种应用场景中展现出良好的适应性和鲁棒性。
【关键词】云计算；大数据挖掘；分布式计算
目 录
一、引言 (1)
二、云计算与大数据挖掘基础 (1)
（一）云计算技术概述 (1)
（二）大数据挖掘基本原理 (2)
（三）云环境下数据挖掘挑战 (2)
三、算法优化的关键技术 (3)
（一）分布式计算框架分析 (3)
（二）数据预处理方法改进 (3)
（三）并行算法设计策略 (3)
四、优化算法的性能评估 (4)
（一）性能指标体系构建 (4)
（二）实验环境与数据集选择 (4)
（三）测试结果与分析 (5)
五、优化方案的实际应用 (5)
（一）工业场景中的应用案例 (5)
（二）资源调度优化实践 (6)
（三）算法可扩展性探讨 (6)
六、结论 (7)
参考文献 (8)
