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文档简介

大数据边缘数据挖掘性能优化重点基础知识点一、大数据边缘数据挖掘概述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，通过在数据产生源头进行数据挖掘，以获取有价值信息的过程。它强调在数据产生的地方进行实时处理和分析，提高数据处理效率。2.大数据边缘数据挖掘的特点a.实时性：边缘数据挖掘能够实时处理和分析数据，满足实时性需求。b.分布式：边缘数据挖掘将数据处理和分析任务分散到边缘设备，降低中心节点的负担。c.节能降耗：边缘数据挖掘减少数据传输距离，降低能耗。3.大数据边缘数据挖掘的应用领域a.物联网：在物联网设备上进行实时数据挖掘，实现智能决策。b.智能交通：通过边缘数据挖掘，优化交通流量，提高道路通行效率。c.健康医疗：在医疗设备上进行边缘数据挖掘，实现疾病预测和诊断。二、大数据边缘数据挖掘性能优化1.数据预处理优化a.数据清洗：去除噪声数据，提高数据质量。b.数据压缩：降低数据传输量，提高处理速度。c.数据转换：将数据转换为适合挖掘的格式。2.算法优化a.算法选择：根据具体应用场景选择合适的算法。b.算法改进：针对现有算法进行改进，提高挖掘效果。c.算法并行化：将算法分解为多个子任务，实现并行处理。3.硬件优化a.硬件选型：根据需求选择合适的边缘设备。b.硬件升级：提高边缘设备的处理能力。c.硬件协同：优化边缘设备之间的协同工作，提高整体性能。三、大数据边缘数据挖掘性能优化重点1.数据预处理优化重点a.①数据清洗：采用多种方法去除噪声数据，如聚类、分类等。b.②数据压缩：运用数据压缩算法，如Huffman编码、LZ77等。c.③数据转换：根据挖掘算法需求，将数据转换为适合挖掘的格式，如特征提取、数据归一化等。2.算法优化重点a.①算法选择：根据具体应用场景，选择适合的算法，如Kmeans、Apriori等。b.②算法改进：针对现有算法进行改进，如优化参数、改进算法结构等。c.③算法并行化：将算法分解为多个子任务，实现并行处理，提高处理速度。3.硬件优化重点a.①硬件选型：根据数据处理需求，选择合适的边缘设备，如CPU、GPU等。b.②硬件升级：提高边缘设备的处理能力，如增加内存、提高CPU主频等。c.③硬件协同：优化边缘设备之间的协同工作，如负载均衡、数据传输优化等。[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.基于边缘计算的物联网数据挖掘研究[J].计算机工程与设计，2019，40（2）：456460

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