物联网数据挖掘模型的研究
数据挖掘调研报告
数据挖掘调研报告一、调研背景和目的本调研报告旨在对数据挖掘技术进行全面的了解和探讨，以促进其在不同领域的应用。
数据挖掘是指从大量数据中发现模式、规律和知识，并以此支持决策和预测的过程。
随着数据量快速增长和计算能力的提升，数据挖掘技术变得越来越重要。
二、调研方法和过程为了全面了解数据挖掘技术的应用现状和发展趋势，我们采用了以下调研方法和过程：1. 文献综述：收集和分析相关领域的学术论文、期刊和研究报告，了解数据挖掘技术的最新进展和应用案例。
2. 专家访谈：与数据挖掘领域的专家进行深入交流，了解他们对数据挖掘技术的看法、经验和建议。
3. 实地考察：参观一些数据挖掘应用于实际场景的企业或机构，了解他们的数据挖掘流程、工具和效果。
4. 调研问卷：设计和发放问卷，收集不同领域的从业人员对数据挖掘技术的使用情况和需求意见。
三、数据挖掘技术应用现状根据收集的数据和调研结果，我们总结了数据挖掘技术在不同领域的应用现状：1. 金融领域：数据挖掘技术在风控、信贷评分和欺诈检测等方面得到广泛应用，能够帮助金融机构提高风险管理能力和预测能力。
2. 零售领域：通过分析顾客购买行为和偏好，数据挖掘技术可以帮助零售商进行精细化营销和库存管理，提高销售额和客户满意度。
3. 医疗领域：数据挖掘可以辅助医疗机构进行疾病预测、诊断和治疗方案优化，提高医疗效果和患者生活质量。
4. 市场调研领域：通过分析消费者行为数据和市场趋势，数据挖掘技术可以帮助企业做出准确的市场预测和决策，提高竞争力。
四、数据挖掘技术发展趋势根据专家访谈和文献综述的结果，我们总结了数据挖掘技术的发展趋势：1. 深度学习：随着神经网络和计算力的不断发展，深度学习将成为数据挖掘的重要技术手段，可以应用于图像识别、自然语言处理等领域。
2. 多模态数据分析：数据挖掘技术将逐渐向多模态数据分析扩展，例如结合图像、文本和语音等多种数据形式进行综合挖掘和分析。
3. 实时数据处理：随着物联网和5G技术的快速发展，实时数据处理将成为数据挖掘的重要应用场景，例如智能交通、智能制造等领域。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
云计算中物联网数据挖掘模式研究
云计算中物联网数据挖掘模式的研究摘要：随着现代化科技的快速发展，信息的通信以进入大容量快传输的阶段，基于云计算的物联网也开始备受科技人士的关注。
物联网通俗的讲就是实现物物之间的信息传递，是一个以互联网和传统电信网等信息作为载体，使普通物理对象实现互联互通的网络。
以下本篇文章就为您探讨云计算中物联网数据挖掘模式的研究。
abstract： with the rapid development of modern science and technology， information communication has entered into the stage of rapid transmission of large capacity. the internet of things based on cloud computing also has been the concern of people from all walks of life. the internet of things，namely the information transmission between things and things， is based on the internet and traditional telecommunication network， and realizes interconnection network. this article studies the data mining model in cloud computing network.关键词：云计算；物联网；数据挖掘；隐马尔可夫模型；研究key words： cloud computing；the internet of things；data mining；hidden markov model；research中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）18-0205-020 引言物联网（the internet of things）就是一个物与物相连的网络，简单的说是互联网从人向物的一种延伸。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的高速发展，大数据已经成为了新时代的基石。
数据挖掘技术作为从海量数据中提取有价值信息的重要手段，其在各行各业的应用愈发广泛。
本文旨在探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 技术发展数据挖掘技术已经历了多年的发展，从传统的统计方法、机器学习算法，到现今的深度学习、人工智能算法，其技术手段不断更新迭代。
目前，数据挖掘技术已经能够处理结构化、半结构化乃至非结构化的数据，为各行业提供了强大的数据支持。
2. 应用领域数据挖掘的应用领域十分广泛，包括但不限于金融、医疗、教育、商业等领域。
在金融领域，数据挖掘被用于风险评估、股票预测等；在医疗领域，数据挖掘帮助实现疾病预测、基因分析等；在教育领域，数据挖掘为个性化教学、学生评估等提供了有力支持。
3. 研究挑战尽管数据挖掘技术取得了显著的进步，但仍面临一些挑战。
首先是数据的质量和数量问题，大数据环境下如何保证数据的准确性和有效性是一个亟待解决的问题。
其次，算法的复杂性和计算成本也是研究者们需要面对的挑战。
此外，数据隐私和安全问题也是阻碍数据挖掘技术发展的关键因素。
三、发展趋势1. 技术进步未来，随着人工智能、机器学习等技术的进一步发展，数据挖掘技术将更加成熟。
深度学习、强化学习等新兴算法将更深入地应用于数据挖掘中，使得数据处理的速度和准确性得到进一步提升。
2. 多源异构数据处理随着物联网、传感器等技术的发展，多源异构数据的处理将成为数据挖掘的重要方向。
如何从不同来源、不同格式的数据中提取有价值的信息，将是未来研究的重点。
3. 隐私保护与安全随着数据安全意识的提高，如何在保护个人隐私的前提下进行数据挖掘将是未来的一个重要发展方向。
通过采用加密技术、隐私保护算法等手段，实现数据的匿名化和加密处理，同时确保数据的完整性和准确性。
4. 跨界融合与应用创新随着各行业的数字化转型，数据挖掘将与其他领域的技术进行深度融合，如与区块链、云计算等技术的结合，将进一步推动各行业的创新发展。
云计算物联网数据挖掘模式的构建方式
对相 关联 的知识进行 的挖掘 、 对 类知识 的挖掘 、 对预 测型知识进行
的挖掘 、 对具有特异型的知识进行的挖掘 以及采用 的自定义挖掘算 法。 其 中对 类知识进 行的挖掘 中包含 了分类和聚类 ， 常用 的分类方 法 有 神 经 网络 、 进 化 理论 等 。 聚类主要是层次、 网格 等 。 对 预 测 性 知 １ 云 计算 和 物联 网的关 系 识进行的挖掘主要是使用神经网络等技术 ， 对于具有特异型的知识 云计算在物联网的发展中具有很重要的作用 ， 也是物联网发展 进行 的挖掘主要采用 的方法是孤立分析 、 特异规则等 ， 而对 于 自定 的基础。 第一 ， 云计算是物联 网实现的核心 ， 在云计算 的使用 中将物 义的数据进行 的挖掘是通过使用者将 自己的数据保存在平 台上 ， 为 联网 中的物 品进行管理和分析 。 物联 网的建设 含有电子元器 件、 传 了 以后 的 使 用 方 便 。 输通道、 技术处理 能力 。 云计算帮助 技术处理能力在高效率 、 动态 的 大规模下进行 实现。 第二 ， 物联 网和互联 网的相 互结 合是云计 算在 ３云 计 算下 联 网数据 挖掘 模 式的构 建 中间起 的连接作用 ， 云计算帮助物联 网和 互联 网进行相互 连接 ， 实 通过对 云计算服务模式的应用构建出数据挖掘的模式， 在这其 现商业模式 的创新１ ２ ］ 。 中每一个组成 的部分都可以单独的为使用者服务 。 基于 云计算服务 模 式的数据挖掘应用平 台的结 构框 架如（ 图２ ） 。 ２数 据挖 掘 结构 使用者 通过互联 网对数据挖掘平台进行连接 ， 在Ｄ ａ ａ Ｓ 、 Ｓ ａ ａ Ｓ 以 知 识 及Ｐ ａ ａ Ｓ ， 这三个系统 中对使用的账户管理 系统进行监控 ， 数据挖掘 的 发 现 我 平台中的每一个环节都在 云计算 的服务模 式下。 们 称 之 为 数据挖掘中的账 户管理系统是对用户的相关服务情 况进行管 数 据 的 挖 理 的系统 ， 它详 细的记录 了用户 的账户使用信息 ， 将使用者在平 台 掘， 这 是 在 中的所有服务 和设备的使用记录成详 细的账 目， 为用户提供详细的 对 信 息 进 数 据 资 源 。 行 处 理 分 在数据挖掘中的数据管理 子系统主要是将使用者的数据资源 析 的 过 程 进行管理 ， 这个 系统是基于云计算的Ｄ ａ ａ Ｓ ￣务模 式下的 ， 使用者通 中 发 现 新 过该 系统进行数据 的购买等活动 。 可以保护使用者的隐私 ， 让使用 的知 识 ， 进 者 在数据的处理后再次 的进行 出售 。 图 １ 而 加 深 对 在数据挖掘 中的子挖 掘系统 中对使用者的数据进行知识 的发 知 识 和 数 现 ， 实现数据的挖掘任务 ， 这个系统是整个数据挖掘系统 中的核心 据理解和认识 ， 可 以 部分 ， 具有很强 的专业性 。 想要对 知识进行挖掘 的使用者 可以通 过 更 好 地 进 行 信 息 服 此 系统的帮助来完成对数据 的挖掘 。 务。 对 于 数 据挖 掘模 式的构建研究 ， 我 们 ４结语 设 计 了一 系列 的数 云计算帮助了物联网的发展 ， 给物联网带来 了很多的机遇 ， 但 据挖掘框架 ， 在框架 是我们从中也发现 了一些问题 ， 云计算不能在物联 网中得到很好的 目前 ， 面临着很多的挑 战。 首先物联 网使用者数据的安全性 问 中我们 可 以进 行知 应用 ， 识 的发现工作 ， 但是 题 。 其次对于使用者个人 隐私的保护问题 。 因此需要进一 步对 云计 这 在 实 际 的 工 作 中 算联网数据挖掘模式 的构建进 行研 究 ， 以对 其问题进行解决。 存 在 着 一 定 数 据 共 参 考 文 献 享 差 别 等 问题 。 ［ １ ］ 李金凤， 姜利群． 基于微软云计算平 台的海量数据挖掘系统［ Ｊ ］ ． 电 我们 在 云 计算 脑知识与技术， ２ ０ １ １ （ ３ ４ ） ： ４ ５ ２ － ４ ５ ３ ． 和 数据 挖掘 原理 的 ［ ２ ］ 李玲娟， 张敏． 云计算环境 下关联规则挖掘算法 的研 究［ Ｊ ］ ． 计算机 分析上 ， 对数据挖掘 技术与发展， ２ ０ １ １ （ ２ ） ： ３ ２ １ — ３ ２ ２ ． 结构进行建立 ， 这样 ［ ３ ］ 全巧梅． 云计算环境下 Ｗ Ｅ Ｂ数据挖掘 的研究［ Ｊ ］ ． 信息技术与信息 可 以帮 助数 据 挖掘 化． ２ ０ １ ２ （ ５ ） ： ２ ４ ８ －２ ４ ９ ． 在 实 际 中出现 的 问 ［ ４ ］ 杨楠， 罗省贤． Ｗ ｅ ｂ 数据挖掘在云计算平 台的实现［ Ｊ ］ ． 电脑知识与
物联网与数据挖掘云服务技术研究
２ 物联网与数据挖掘云服务技术分析
物联网数据挖掘是处理物联网数据的有限方案，数据挖
作者简介：魏斯超（1988-），女，山西晋城人，硕士，助教。研究方向：自然语言处理。 莫媛媛（1989-），女，安徽合肥人，硕士，助理实验师。研究方向：自然语言处理。
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物联网
信息与电脑 China Communication
物联网技术带来的数据将远远超出人类认知范围，而 数据挖掘技术以及云计算技术可以有效处理这些海量数据， 云计算技术可以为物联网技术提供强大计算能力以及存储空 间，数据挖掘技术可以高效处理海量信息。对物联网技术、 数据挖掘技术、云计算技术的有效整合研究将成为未来数十 年的研究趋势。2010 年，IBM 提出了智慧地球的概念，简单 说就是将物联网技术延伸至人类的现实生活，将人类的现实 生活与虚拟空间进行有效融合。全球已有很多国家加入到物 联网技术的研究中，关于物联网技术的研究已成为信息领域 主要研究课题，物联网技术的数据处理功能是物联网技术研 究的重要分支。物联网信息具备海量性与异构性，这些性质 将给物联网的应用带来巨大困难，下面将探究物联网技术、 数据挖掘技术、云计算技术的整合，提出物联网与数据挖掘 云服务技术，为物联网技术的发展提供参考。 掘需要面对大量数据，传统的数据挖掘模型已难以满足数据 处理要求，将云计算技术应用于物联网数据挖掘技术可以有 效解决这些问题。物联网数据主要具备四点，包括海量性、 复杂性、异构性以及动态性。海量性是由物联网的功能属性 决定的，复杂性是指物联网中的数据类型很多，异构性是指 物联网中的传感终端类型极多，包括 GPS 传感终端、RFID 终端等，动态性是指物联网数据变化很快。物联网对数据挖 掘技术的要求体现在四个方面，包括实时高效性、质量控制、 决策控制、分布式处理。因此，传统的数据挖掘技术已不能 适应物联网数据处理的要求，而基于云计算的物联网数据挖 掘技术可以有效解决以上问题。
云计算中物联网数据挖掘模式的研究
１ 基于云计算的物联 网简介 社会 的发展 必将 挑战科技的最大进步 ， 近几年物联 网 致 物 联 网 的建 模 方式 会和 传 统 方 式 有 很 大 得 差 异 。 基 于 云 产业就在高科技 的带动下迅猛发展。 物 联 网其 实 就 是 一 个 计 算的物联 网数据挖掘模 式就是 先分析物联 网的数据特
吴边 ＷＵ Ｂ ｉ ａ ｎ
（ 中南 大学 ， 长沙 ４ １ ０ ０ ０ ０）
（ Ｃｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ ４１ ０ ０ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
摘要 ： 随着现代化 科技 的快速发展 ， 信 息的通信 以进入 大容量快传输 的阶段 ， 基 于云计 算的物联 网也开始备受科技人 士的关注。 物联 网通俗 的讲就是 实现物物之 间的信息传递 ， 是 一个 以互联 网和传统 电信 网等信 息作 为载体 ， 使普通物理对 象实现 互联互通的 网 络 。以下本篇文章就为您探讨云计算 中物联 网数据挖掘模 式的研 究。
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ｌ 】
文献ห้องสมุดไป่ตู้识码 ： Ａ
文章编 号： １ ０ ０ ６ — ４ ３ １ １ （ ２ ０ １ ３） １ ８ — ０ ２ ０ ５ — ０ ２
Ｏ 引言
设 计 是 易 于 对 数 据挖 掘 系 统 的 二 次 开 发 ， 还 在 设 计 算 法层
物 联 网（ Ｔ ｈ ｅ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ ｏ ｆ Ｔ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ ） 就 是 一 个 物 与 物 相 连 的过程中设计 了多层 插件的框架结构 ， 这样增加 了算法的 的网络 ， 简 单 的 说 是 互 联 网从 人 向物 的一 种 延 伸 。 物 联 网 实现和 维护的灵活性。 基于 云计 算的物联 网数据挖 掘既要 中产 生 的 大 量 数 据 是 和 时 间 与 空 间 相 关 联 的 ，有 着 动 态 、 满足物联 网数据 的复杂 类型还要 满足物联 网数据 的高动
基于云计算的物联网数据挖掘模式分析
是 一 个 物 与 物 相 连 的 网 络 ，简 单 的说 是 互 联 网 从 人 向物 的 一 种 延 伸 。物 联 网 中产 生 的 大 量 数
据 是 和 时 间 与 空 间 相 关 联 的 ，有 着 动 态 、 异 构
和 分 布 的特 性 ， 这 些 对 于 物 联 网 的数 据 挖 掘 工 作 来 说 是很 困 难 的 ， 因 此 下 面 我 们 就 给 大家 介
尔 可 夫 链 模 型 下 ， 想 要 预 测 将 来 要 发 生 的 事 情 的几 率 ，只 需 要 根据 当 前 的知 识 或 信
数鹫敬慕屡
挖 掘 的基 于 云 计 算 的 系 统 。 其 实在 现 实网络 中，在物 联 网中 的数据 有 着 高 度 的 动 态 性 和 异 构 性 ，物 联 网 的 数 据
点集合Ｘ ＝ ｛ ｖ ｌ ， ｖ ２ ， ｖ ３ ， ｖ ４ ， ｖ ５ ， ｖ ６ ， ｖ ７ ） 超 边 集 合 Ｅ ＝｛ ｅ ｌ ， ｅ ２ ， ｅ ３ ， ｅ ４ ｝ ＝ ｛ ｛ ｖ １ ， ｖ ２ ， ｖ ３ ） ， ｛ ｖ ２ ， ｖ ３ ｝ 。 基 于 马 尔 可 夫 链 的 模 型 。 就 是 在 马
ห้องสมุดไป่ตู้
绍：基 于云计算的物联网数据挖掘模式 ，这 将 对其数据 的挖 掘工作带来很大 的便利 ［ 。 基 于 云计 算 的物 联 网特 性 社 会 的 发 展 必 将 挑 战 科 技 的 最 大 进 步 ，近 几 年 物 联 网产 业 就 在 高科 技 的 带动 下 迅 猛 发 展 。物 联 网其 实 就 是 一 个 分 布 广
些 问 题 ， 我 们 提 出 了一 种 关 于 物 联 网数 据
数据管ｌ 基 屠
蘑件蛭理壤
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物联网数据挖掘模型的研究中国宁波，浙江大学宁波理工学院Shen Bin中国杭州，浙江大学管理学院Liu Yuan，Wang Xiaoyi摘要——在这篇论文中，我们提到了四种物联网数据挖掘模型，分别是多层数据挖掘模型、分布式数据挖掘模型、基于网格的数据挖掘模型和多层技术集成角度的数据挖掘模型。
其中，多层数据挖掘模型包含四层：1）数据收集层，2）数据管理层，3）事件处理层，4）数据挖掘服务层。
分布式数据挖掘模型可以解决数据存放在不同地点的问题。
基于网格的数据挖掘模型使网格框架实现数据挖掘功能。
多层技术集成角度的数据挖掘模型描述了未来网络的相应框架。
并且讨论了一些IOT数据挖掘的重要问题。
关键词——物联网，数据挖掘模型，RFID技术一、介绍物联网（IOT）是下一代网络，包含上万亿节点来代表各种对象，从无所不在的小型传感器设备，掌上的到大型网络的服务器和超级计算机集群[23]。
它是继电脑和网络革命之后的又一场科技革命。
它集成了新的计算和通讯技术（如传感器网络，RFID技术，移动技术，实时定位，普遍存在计算和IPV6等）和建立下一代互联网的发展方向。
IOT是IBM公司提出的智能星球的核心。
物联网的智能对象（如传感器输入、制动器等）可以通过基于新信息和通讯技术的网络来通信。
S. Haller等人[2]提出了如下的定义：“它是这样的一个世界，物理对象可以无缝集成到信息网络，并且可以成为业务流程的积极参与者。
服务可以在网络中影响到这些‘智能对象’，找到他们的国家以及与他们向关联的任何问题，并能考虑到安全和隐私问题。
”刘教授[3]从技术和经济的角度提出了对于IOT的想法：“从技术的角度上讲，IOT是传感器网络的集成，包括RFID和无所不在的网络。
从经济的角度来看，这是一个开放的观念，集成了新的相关科技和应用，产品和服务，生产和市场。
”物联网将会产生大量的信息。
让我们举一个例子，将超市引入一个采用RFID技术的供应链。
RFID数据的原始形态是这样的形式：EPC，地点，时间。
EPC代表了一个RFID读者阅读的唯一标识；地点是读者的位置；时间是阅读发生的时刻。
这需要18个字节来储存一个RFID记录。
一个超市，大约有700000个RFID记录。
所以如果这个超市每秒都有读者在浏览，那么每秒大约产生12.6GBRFID数据流，每天将达到544TB的数据。
因此，发展有效的思想去管理、分析、挖掘RFID数据是非常必要的。
物联网数据可以分成几种类型：RFID数据流、地址/唯一标识、描述数据、位置数据、环境数据和传感器网络数据等[1]。
它将给物联网的管理、分析、挖掘数据带来巨大的挑战。
二、相关研究作为互联网的全新范例，对于物联网的研究还处于初级阶段。
目前，有一些物联网数据挖掘的研究，主要包括以下三个方面：一些研究集中于管理和挖掘RFID数据流。
例如，Hector Gonzalez等人[4]提出一个存储RFID数据的新奇模型，能保护对象转变同时提供重要的压缩和路径依赖总量。
RFID立方体保持了三个表：（1）信息表，能储存产品的路径依赖信息，（2）停留表，保存了数据所在位置信息，（3）地图表，存储用于结构分析的路径信息。
Hector Gonzalez等人[5]采用流程图去表示商品的运输，并且还可以用它来多维分析商品流。
在参考文献[6]，Hector Gonzalez等人提出一种压缩概率工作流，可以捕捉运动和重要的RFID流动异常。
Elio Masciari[8]研究RFID 数据流的孤立点挖掘。
一些研究偏好于提问、分析和挖掘由各种IOT服务产生的对象数据运动，例如，GPS装置，RFID传感器网络，网络雷达或卫星等。
比如说，Xiaolei Li等人[7]提出一个新的框架，称为漫游，用于移动物体的异常检测。
在文献[10]，Jae-Gil Lee等人对运动目标的轨迹孤立点检测开发了一种分割检测框架。
Jae-Gil Lee等人[9]也提出了名为TraClass的新的轨迹分类思想，利用基于地区的和基于轨迹的分层聚集。
在文献[11]，对于运动目标的轨迹聚集提出了一个划分聚集框架。
其他研究是传感器数据的知识发现。
传感器网络有几个特征，例如，有限的资源，容易调配的传感器，免维护，多层跳跃和大量数据等。
所以传感器网络的数据挖掘有其自身的特征。
Joydeep Ghosh[12]提出了一个一般的概率框架，在计算/记忆/电力限制约束下的监督性学习。
Betsy George等人[13]提出时空传感器模型（STSG）去模拟和挖掘传感器数据。
STSG 模型能够发现不同类型的模式：位置异常模式，在每个时段集中定位和节点的未来热点。
Parisa Rashidi等人[14]开放了一种对于传感器数据类型挖掘的新奇的自适应挖掘框架，以适应数据的变化。
尽管IOT对于数据挖掘有很多贡献，但都主要集中于IOT的基本内容，如传感器网络、RFID等。
作为一个全新的网络范例，IOT仍然缺乏模型和理论来指导其进行数据挖掘。
三、物联网数据挖掘模型1、IOT多层数据挖掘模型根据IOT式样和RFID数据挖掘框架[15]，我们提出了下面的IOT多层数据挖掘模型，如图1，将其分为四层：数据收集层、数据管理层、事件处理层和数据挖掘服务层。
其中，数据收集层采用一些设备，例如RFID阅读器和接收器等，来收集各种智能对象的数据，分别是RFID流数据、GPS数据、卫星数据、位置数据和传感器数据等。
不同类型的数据需要不同的收集策略。
在数据采集过程中，一系列问题如节能、误读、重复读取、容错、数据过滤和通讯等，都应被妥善解决。
数据管理层适用于集中或分布式的数据库或数据仓库区管理收集的数据。
在目标识别、数据抽象和压缩后，一系列数据被保存在相应数据库或数据仓库。
例如RFID数据，原始的数据流格式是EPC、位置、时间，EPC被标记为智能对象的ID。
数据清洁后，我们能获得包含记录停留表有这样的形式（EPC、位置、进入时间、离开时间）。
之后我们利用数据仓库去储存和管理相关数据，包括信息表、停留表和地图表，称作RFID体。
基于RFID体，用户可以方便的在线分析处理RFID数据。
另外，也可以采用XML语言去表述IOT数据。
智能对象可以通过物联网数据管理层相互连接。
事件是数据、时间和其他因素的整合，所以它提供高水平的IOT处理机制。
事件处理层有效地用于分析IOT事件。
因此我们可以在事件处理层实现基于事件的提问分析。
将观察到的原始时间过滤后，就可获得复杂事件或用户关注的事件。
然后我们可以根据事件集合、组织和分析数据。
数据挖掘服务层建立在数据管理和事件处理的基础上。
各种基于对象或基于事件的数据挖掘服务，分类、预测、聚类、孤立点检测、关联分析或类型挖掘，都提供给应用。
比如：供应链管理、库存管理和优化等。
这一层的建立模式是服务至上。
数据挖掘服务层事件处理层数据管理层数据数据挖掘知识初级事件事件过滤事件检测数据收集层ID标签传感器标签GPS图1：IOT多层数据挖掘模型2、IOT分布式数据挖掘模型跟一般的数据相比，IOT数据有自己的特色。
例如，IOT数据总是大规模的、分布式的、时间相关的和位置相关的。
同时，数据的来源是各异的，节点的资源是有限的。
这些特征带来了很多集中数据挖掘式样的问题。
起初，大量的IOT数据储存在不同的地点。
因此，通过中央模式很难让我们挖掘分布式数据。
第二，IOT数据很庞大需要实时处理。
所以如果我们采用中央结构，硬件中央节点的要求非常高。
第三，考虑到数据安全性、数据隐私、容错、商业竞争、法律约束和其他方面，将所有相关数据放在一起的战略通常是不可行的。
第四，节点的资源是有限的。
将数据放在中心节点的策略没有优化昂贵资源传输。
在大多数情况下，中心节点不需要所有的数据，但是需要估计一些参数。
所以我们可以在分布式节点中预处理原始数据，再将必要信息传送给接收者。
IOT分布式数据挖掘模型不仅可以解决分布式存储节点带来的问题，也将复杂的问题分解成简单的问题。
因此，高性能需求、高存储能力和计算能力都降低。
在本文中，我们提出问答器了IOT分布式数据挖掘模型，见图2。
图2：IOT分布式数据挖掘模型在该模型中，全局控制节点是整个数据挖掘系统的核心。
它选择数据挖掘算法和挖掘数据集合，之后引导包含这些数据集合的辅助节点。
这些辅助节点从各种智能对象收到原始数据。
这些原始数据通过数据过滤、数据抽象和压缩进行预处理，然后保存在局部数据仓库。
事件过滤，复杂事件检测和局部节点数据挖掘获得局部模型。
根据全局控制节点的需要，这些局部模型受控于全局控制节点并且聚集起来形成全局模型。
辅助节点互相交换对象数据、处理数据和信息。
基于联合管理机制的多层代理控制着整个过程。
3、IOT基于网格的数据挖掘模型网格计算是新型的计算设备，能够实现异构、大规模和高性能应用。
同IOT，网格计算受到来自工业和研究机构的关注。
网格的基本理念就是同电力资源一样利用网格计算资源。
各种计算资源、数据资源和服务资源都可以被存取或便捷使用。
IOT的基本理念是通过互联网连接到各种智能对象。
如此智能对象变得聪明、环境敏感且远程合用。
所以我们可以认为智能对象是一种网格计算资源，使用网格数据挖掘服务去实现IOT数据挖掘操作。
P. Brezany等人[19]提出一种叫做GridMiner的基础设施，它支持分散式的在线分析处理和数据挖掘。
在文献中[20]，A. Congiusta讨论了设计方面和服从WSRF网格服务的实施选择。
在本文中，根据Stankovski, V.等人提出的数据挖掘网格[21]，我们提出了基于网格的IOT数据挖掘模型，如图3。
应用一应用二节点1节点n图3：基于网格的IOT数据挖掘模型基于网格的IOT数据挖掘模型与网格数据挖掘的不同是硬件和软件资源的一部分。
IOT 提供多种类型的硬件，如RFID标签、RFID阅读器、WSM、WSAN和传感器网络等。
它也提供了多种软件资源，如事件处理算法、数据仓库和数据挖掘应用等。
我们可以充分利用网格数据挖掘的高水平服务，和IOT数据挖掘客户。
4、IOT多层技术集成角度的数据挖掘模型物联网是下一代互联网发展的重要方向。
同时，还有很多新的方向，例如可信网络、无所不在的网络、网格计算和云计算等。
因此，从多层次技术集成的角度出发，提出了相应的IOT数据挖掘模型，如图4。
在该模型中，数据来自环境敏感的个人、智能对象或环境。
采用128位的IPV6地址，并且提供各种无所不在的方式去访问未来网络。
例如：内部网/互联网、FTTx/xDSL、传感器设备、RFID、2.5/3/4G移动访问等。
信赖控制平台保证数据传输的信誉和可控性。
在此基础上，我们完成了数据挖掘工具和算法，并提交了各种知识服务型的应用，如智能交通、只能物流等。