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文档简介

大数据边缘数据挖掘挖掘交换重点基础知识点一、大数据边缘数据挖掘概述1.1大数据边缘数据挖掘的定义大数据边缘数据挖掘是指在大数据环境下，通过对边缘设备产生的数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息和知识的过程。1.2大数据边缘数据挖掘的意义大数据边缘数据挖掘有助于提高数据处理的效率，降低延迟，实现实时决策，提高系统的智能化水平。1.3大数据边缘数据挖掘的特点a.数据量大：边缘设备产生的数据量巨大，需要高效的数据处理技术。b.数据多样性：边缘数据类型丰富，包括结构化、半结构化和非结构化数据。c.数据实时性：边缘数据具有实时性，需要快速处理和分析。d.数据隐私性：边缘数据涉及用户隐私，需要保证数据安全。二、大数据边缘数据挖掘技术2.1数据采集与传输a.数据采集：通过边缘设备采集原始数据，包括传感器数据、网络数据等。b.数据传输：将采集到的数据传输到云端或本地服务器进行进一步处理。c.数据压缩：对数据进行压缩，降低传输带宽和存储空间需求。d.数据加密：对数据进行加密，保证数据传输过程中的安全性。2.2数据存储与管理a.数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。b.数据索引：建立数据索引，提高数据检索效率。c.数据清洗：对数据进行清洗，去除噪声和异常值。d.数据去重：对数据进行去重，避免重复计算。2.3数据挖掘与分析a.特征提取：从原始数据中提取特征，为后续分析提供依据。b.模型训练：利用机器学习算法对数据进行训练，建立预测模型。d.实时分析：对实时数据进行分析，实现实时决策。三、大数据边缘数据挖掘应用3.1智能交通a.交通流量预测：通过分析历史交通数据，预测未来交通流量。b.交通事故预警：通过分析边缘设备采集的数据，预警交通事故。c.路网优化：根据实时交通数据，优化路网布局。d.智能停车：通过分析停车场数据，实现智能停车管理。3.2智能医疗a.疾病预测：通过分析患者数据，预测疾病发生。b.智能诊断：利用机器学习算法，实现疾病诊断。c.患者监护：通过监测患者生命体征，实现患者监护。d.医疗资源优化：根据患者需求，优化医疗资源配置。3.3智能家居a.能耗管理：通过分析家庭能耗数据，实现节能降耗。b.安全监控：通过分析家庭安全数据，实现安全监控。c.智能家电控制：根据用户需求，实现家电智能控制。d.家庭环境优化：根据用户需求，优化家庭环境。[1]，.大数据边缘计算技术综述[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123130.[2]，赵六.大数据边缘数据挖掘研究进展[J].计算机工程与科学，2019，41（1）：4550.[3]刘七，陈八.大数据边缘计算在智能交通中的应用研究[J].交通信息与控制，2020，17（3）：5662.[4]李九，周十.大数据边缘计算在智能医疗中的应用研究[J].医疗卫生装备，2021，42（2）：

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