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文档简介

大数据边缘数据挖掘挖掘自动化重点基础知识点一、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采集、处理、分析和挖掘，以提取有价值信息的过程。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效率，降低延迟，实现实时决策，提高数据质量。1.3大数据边缘数据挖掘的关键技术大数据边缘数据挖掘涉及数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等技术。二、大数据边缘数据挖掘自动化2.1自动化挖掘的定义自动化挖掘是指利用计算机程序自动完成数据挖掘任务的过程。2.2自动化挖掘的优势自动化挖掘可以提高数据挖掘效率，降低人力成本，提高数据挖掘质量。2.3自动化挖掘的关键技术自动化挖掘涉及数据预处理、特征选择、模型选择、模型训练、模型评估和模型优化等技术。三、大数据边缘数据挖掘基础知识点3.1数据采集数据采集是指从各种数据源获取数据的过程。3.2数据预处理数据预处理是指对采集到的原始数据进行清洗、转换和整合的过程。3.3特征选择特征选择是指从原始数据中提取出对目标变量有重要影响的特征的过程。3.4模型选择模型选择是指根据数据特点和挖掘任务选择合适的模型的过程。3.5模型训练模型训练是指利用训练数据对模型进行参数调整的过程。3.6模型评估3.7模型优化模型优化是指对模型进行改进，以提高模型性能的过程。3.8数据可视化数据可视化是指将数据以图形、图像等形式展示出来的过程。3.9边缘计算边缘计算是指将计算任务从云端转移到边缘设备上执行的过程。3.10实时性实时性是指数据挖掘系统能够在短时间内完成数据采集、处理和分析的过程。3.11可扩展性可扩展性是指数据挖掘系统能够适应不同规模的数据和任务需求。3.12安全性安全性是指数据挖掘系统在处理数据时能够保证数据的安全性和隐私性。3.13可靠性可靠性是指数据挖掘系统能够稳定运行，保证数据挖掘结果的准确性。3.14资源消耗资源消耗是指数据挖掘系统在运行过程中对计算资源、存储资源和网络资源的消耗。3.15互操作性互操作性是指数据挖掘系统与其他系统之间的协同工作能力。3.16标准化标准化是指数据挖掘系统遵循一定的标准和规范，以提高数据挖掘的通用性和互操作性。3.17适应性适应性是指数据挖掘系统能够适应不同领域、不同场景和不同需求的能力。3.18智能化智能化是指数据挖掘系统能够自动完成数据挖掘任务，并具备一定的学习能力。3.19可解释性可解释性是指数据挖掘系统能够对挖掘结果进行解释，提高用户对结果的信任度。3.20道德道德是指数据挖掘系统在处理数据时，应遵循一定的道德规范，保护用户隐私。[1]，.大数据边缘数据挖掘技术研究[J].计算机科学与应用，2018，8（2）：123128.[2]，赵六.基于大数据的边缘数据挖掘方法研究[J].计算机工程与科学，2019，41（3

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