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文档简介

大数据边缘数据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.大数据边缘数据挖掘的定义a.大数据边缘数据挖掘是指在大数据环境下，对边缘设备产生的数据进行挖掘和分析的过程。b.边缘设备包括传感器、智能终端等，它们产生的数据具有实时性、局部性等特点。c.大数据边缘数据挖掘旨在提高数据处理效率，降低延迟，实现实时决策。2.大数据边缘数据挖掘的意义a.提高数据处理效率，降低延迟，实现实时决策。b.降低数据传输成本，减少中心化处理带来的带宽压力。c.提高数据安全性，避免敏感数据在传输过程中泄露。3.大数据边缘数据挖掘的关键技术a.数据采集与传输：采用高效的数据采集和传输技术，确保数据实时、准确地传输到边缘设备。b.数据存储与管理：采用分布式存储技术，实现数据的可靠存储和管理。c.数据挖掘与分析：运用数据挖掘算法，对边缘数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息。二、边缘数据挖掘自动化技术1.边缘数据挖掘自动化的定义a.边缘数据挖掘自动化是指利用自动化技术，实现边缘数据挖掘过程的自动化。b.自动化技术包括数据采集、预处理、挖掘、分析等环节。c.边缘数据挖掘自动化旨在提高数据处理效率，降低人工干预。2.边缘数据挖掘自动化的优势a.提高数据处理效率，降低人工成本。b.实现实时决策，提高系统响应速度。c.提高数据挖掘精度，降低错误率。3.边缘数据挖掘自动化的关键技术a.数据采集与预处理：采用自动化技术，实现数据的实时采集和预处理。b.数据挖掘算法：运用自动化技术，选择合适的挖掘算法，提高挖掘效率。c.结果分析与可视化：采用自动化技术，实现挖掘结果的实时分析和可视化展示。三、大数据边缘数据挖掘自动化重点基础知识点1.数据采集与传输a.传感器数据采集：采用传感器技术，实时采集边缘设备产生的数据。b.数据传输协议：选择合适的数据传输协议，确保数据实时、准确地传输。c.数据压缩与加密：采用数据压缩和加密技术，提高数据传输效率和安全性。d.数据同步与一致性：实现数据同步，确保数据的一致性。2.数据存储与管理a.分布式存储：采用分布式存储技术，实现数据的可靠存储和管理。b.数据索引与查询：建立数据索引，提高数据查询效率。c.数据备份与恢复：定期进行数据备份，确保数据安全。d.数据生命周期管理：实现数据的全生命周期管理，包括数据的创建、存储、使用、删除等。3.数据挖掘与分析a.数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换等。b.挖掘算法选择：根据实际需求，选择合适的挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析等。c.模型训练与优化：对挖掘模型进行训练和优化，提高挖掘精度。d.结果分析与可视化：对挖掘结果进行分析，并通过可视化技术展示，便于用户理解。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.边缘数据挖掘技术研究与实现[J].计算机工程与科学，201

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