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
