摘 要
随着云计算技术的快速发展，海量数据的存储与处理能力显著提升，为数据挖掘与分析提供了新的机遇与挑战。本研究旨在探讨云计算环境下数据挖掘与分析技术的应用及优化方法，以提高数据处理效率和挖掘精度。通过结合分布式计算框架与机器学习算法，提出了一种基于云平台的高效数据挖掘模型，该模型能够动态分配计算资源并支持大规模并行处理。实验结果表明，所提出的模型在处理复杂数据集时展现出显著的优势，不仅提升了算法运行速度，还增强了数据挖掘的准确性和鲁棒性。此外，本研究创新性地引入了自适应资源调度机制，有效降低了系统负载不均衡的问题，为实际应用中的性能优化提供了重要参考。研究表明，云计算与数据挖掘技术的深度融合，能够为各行业提供更强大的数据分析能力，推动智能化决策的发展。这一研究成果对促进云计算环境下的大数据分析具有重要意义，同时也为未来相关技术的研究奠定了坚实基础。
关键词：云计算；数据挖掘；分布式计算；机器学习；自适应资源调度
目 录
1. 绪论 1
1.1. 云计算与数据挖掘的研究背景 1
1.2. 数据挖掘技术在云计算中的意义 1
2. 云计算环境下的数据挖掘基础 2
2.1. 云计算与数据挖掘的基本概念 2
2.2. 数据挖掘在云计算中的关键技术 3
2.3. 云计算平台对数据挖掘的支持 4
3. 数据挖掘算法的优化与应用 5
3.1. 常见数据挖掘算法的分析 5
3.2. 面向云计算的算法优化策略 6
3.3. 数据挖掘算法的实际应用场景 6
4. 云计算中数据分析的技术挑战 7
4.1. 大规模数据处理的难点分析 7
4.2. 数据隐私与安全保护机制 8
4.3. 分布式计算对数据分析的影响 9
结论 10
参考文献 11
