物联网数据处理模型
物联网的数据处理方法
背景介绍：工业物 联网的发展历程和 现状
关键技术：数据采 集、数据传输、数 据处理和分析等
应用案例：某钢铁 企业的工业物联网 应用
结论：工业物联网 数据处理的重要性 和未来发展趋势
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● 挑战：数据隐私保护涉及多个领域，如网络安全、身份认证等，需要解决诸多问题 ● 解决方案：采用加密技术、访问控制、数据脱敏等手段，保护数据隐私 ● 数据隐私保护的挑战和解决方案 ● 挑战：数据隐私保护面临多种威胁，如黑客攻击、内部泄露等，需要加强安全管理 ● 解决方案：建立完善的安全管理体系，包括风险评估、安全审计、应急响应等，确保数据安全 ● 数据隐私保护的挑战和解决方案 ● 挑战：数据隐私保护涉及多个层面，如个人隐私、企业商业秘密等，需要平衡个人权益和企业利益 ● 解决方案：制定合理的隐私政策，明确告知用户收集、使用、共享个人信息的范围和目的，同时加强监管和法律制裁力度 ● 数据隐私保护的挑战和解决方案 ● 挑战：数据隐私保护需要跨部门、跨领域的合作，共同应对威胁和挑战 ● 解决方案：建立跨部门、跨领域的合作机制，加强信息共享和协同行动，共同维护数据安全。
挑战：数据传输过程中易受到攻击和窃取 解决方案：采用加密技术对数据进行保护，确保数据的安全性 挑战：数据存储过程中易发生泄露和丢失 解决方案：采用分布式存储和备份技术，确保数据的可靠性和安全性
挑战：物联网设备之间的数据格式不一致，导致数据整合困难 解决方案：采用开放式数据格式，促进不同设备之间的数据互操作性 挑战：数据传输速度和数据量巨大，导致数据处理效率低下 解决方案：采用分布式计算和存储技术，提高数据处理效率
物联网数据处理与分析
物联网数据处理与分析物联网（Internet of Things, IoT）是指通过各种传感器、设备和网络等技术手段，将物理世界和数字世界实现连接和互通的网络系统。
在物联网中，海量的数据不断产生和传输，这些数据的处理和分析对于实现智能化、优化决策和提升效率具有重要意义。
本文将重点讨论物联网数据的处理与分析方法及其应用。
一、物联网数据处理物联网数据处理是指对从各种传感器和设备中获取的原始数据进行清洗、存储和预处理等操作，以便后续的数据分析和挖掘。
物联网数据处理包括以下几个关键步骤：1. 数据清洗：物联网中的数据来源多样，质量和准确性参差不齐，需要进行清洗和筛选，去除异常数据和噪声，保证数据的可靠性和准确性。
2. 数据存储：物联网数据量大且增长迅速，需要选择合适的数据存储方案进行存储，如关系型数据库、NoSQL数据库等，以确保数据的高效获取和管理。
3. 数据预处理：对原始数据进行预处理，包括数据格式转换、缺失数据填补、数据采样和归一化等，以便于后续的数据分析和挖掘。
二、物联网数据分析物联网数据分析是指通过对处理后的物联网数据进行统计分析、数据挖掘和模型建立等方法，发现数据背后的规律和趋势，以及提取有价值的知识和信息。
物联网数据分析的方法主要包括以下几个方面：1. 描述性分析：通过对物联网数据的统计和可视化分析，了解数据的基本特征、分布和趋势等。
例如，可以通过绘制传感器数据的折线图或柱状图，观察数据的变化规律。
2. 关联性分析：通过挖掘物联网数据之间的关联关系，发现隐藏在数据中的相互影响和依赖关系。
例如，可以通过关联规则分析，发现某些传感器之间存在相关性，或者通过时间序列分析，揭示出数据的周期性变化。
3. 预测性分析：通过建立数学模型和算法，对物联网数据进行预测和预警。
例如，可以使用回归分析、时间序列分析等方法，对未来一段时间内的数据趋势进行预测，以实现实时监测和预警。
4. 异常检测：通过对物联网数据进行异常检测，发现数据中的异常事件和故障情况。
物联网的六域模型架构
物联网的六域模型架构物联网的六域模型架构1：介绍在物联网系统中，为了更好地组织和管理各个组成部分，六域模型架构被广泛采用。
该模型将物联网系统划分为六个不同的域，以便更好地描述和理解系统的运行和交互。
2：感知域感知域是物联网系统的最底层，负责收集和感知现实世界中的数据。
它包括各种传感器、执行器和设备，这些设备能够获取环境信息，并将其转换为可用于处理的数字信号。
2.1 传感器传感器是感知域中的关键组成部分，它们负责将物理量转换为电信号。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光感传感器等。
2.2 执行器执行器是感知域中的另一个重要组成部分，它们可以响应从其他域发送过来的指令，并执行相应的操作。
例如，执行器可以控制灯光的开关、调节温度等。
3：网络域网络域负责将感知域中收集到的数据传输到其他域，并从其他域接收指令。
网络域包括各种网络设备，如路由器、交换机和防火墙，它们协助数据在各个域之间的传输。
3.1 无线网络无线网络是物联网系统中常见的网络技术。
它可以通过无线信号传输数据，包括蓝牙、Wi-Fi、LoRa等。
3.2 有线网络有线网络使用物理电缆连接设备，如以太网和局域网。
它可以提供更稳定和可靠的数据传输。
4：管理域管理域负责对感知域和网络域进行管理和维护。
它包括各种管理系统和服务，用于监控设备状态、配置网络设置和进行故障排除。
4.1 设备管理设备管理系统用于管理感知域中的所有设备，包括设备的注册、识别和监控。
4.2 网络管理网络管理系统用于监控和管理网络域中的网络设备，如路由器、交换机和防火墙。
它可以检测网络故障，并及时采取措施修复。
5：应用域应用域是物联网系统中的最终用户所使用的域。
它包括各种应用程序和服务，用于处理感知域中采集到的数据，并提供相应的功能和服务。
5.1 数据处理数据处理应用程序负责对感知域中收集到的数据进行分析和处理。
它可以提取有价值的信息，并相应的报告和统计数据。
5.2 服务提供服务提供应用程序为用户提供各种功能和服务，如智能家居控制、健康监测等。
物联网数据处理技术
物联网数据处理技术物联网数据处理技术文档一、引言⑴本文档目的本文档旨在提供关于物联网数据处理技术的详细信息，包括其定义、原理、应用场景以及技术实现方法等方面的内容，以供读者参考和学习。
⑵背景随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备和传感器能够产生大量的数据。
这些数据的处理和分析对于物联网系统的效能和性能至关重要，因此物联网数据处理技术日益受到关注。
二、物联网数据处理的定义⑴概述物联网数据处理是指对物联网设备和传感器所收集到的大量数据进行分析、处理和利用的过程。
这些数据可以来自不同的来源，包括传感器、嵌入式设备和其他物联网终端设备。
⑵数据处理原理物联网数据处理的原理包括数据采集、数据传输、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节。
其中，数据采集是指从物联网设备中收集数据。
数据传输是指将采集到的数据传输到存储系统。
数据存储是指将数据保存在合适的存储介质中。
数据清洗是指对数据进行预处理，包括去除噪声、填补缺失值等。
数据分析是指对清洗后的数据进行统计和挖掘分析。
数据可视化是指将分析结果以图标、表格等形式呈现给用户。
三、物联网数据处理技术的应用场景⑴智能家居智能家居是物联网技术的一个重要应用场景，通过对家庭设备和传感器所收集到的数据进行处理，可以实现智能控制和自动化操作。
比如，根据室内温度和湿度数据调节空调和加湿器的工作状态。
⑵智慧交通在智慧交通领域，物联网数据处理技术可以用于实时交通监测、交通流量预测和路况优化等方面。
通过对交通信号灯、摄像头和车辆传感器等数据进行处理和分析，可以提供交通信息和服务。
⑶工业自动化物联网数据处理技术在工业自动化领域的应用也非常广泛。
通过对生产设备和传感器所收集到的数据进行处理，可以实现生产过程的监测、优化和控制，提高生产效率和质量。
四、物联网数据处理技术的实现方法⑴云计算技术云计算技术可以提供强大的计算和存储能力，适合处理大规模的物联网数据。
通过将数据到云端服务器进行处理和分析，可以充分利用云计算资源，提高数据处理的效率和可扩展性。
物联网中的数据提取与处理方法
物联网中的数据提取与处理方法随着物联网的快速发展，越来越多的智能设备被广泛应用于各种领域中。
这些设备不仅可以实现智能化控制，还能够收集海量的数据。
如何从这些数据中提取有用的信息，并进行有效的处理，使其变得更有价值，是物联网发展过程中亟待解决的问题。
一、数据的提取数据提取是物联网中最重要的一环，它需要将从各个传感器中获取的数据进行有效的采集和聚合，以便后续的分析和处理。
数据提取方式通常包括以下几种：1、主动采集方式：通过传感器主动采集数据，再将数据传输至云端进行后续处理。
2、被动采集方式：人们在使用设备时，设备会自动将相关的用户数据收集起来。
例如：当人们使用智能手环时，手环会自动记录步数、心率等用户信息。
3、物联网的区块链技术：将数据存储在一个去中心化的数据库中，以保证数据的安全性和可靠性。
以上三种方式的优缺点不尽相同，每种方式都有其适用的场景。
主动采集方式适用于需要精确数据的场景，被动采集方式则适用于对数据精度的要求相对较低的场景，而区块链技术则更加注重数据的安全和隐私。
二、数据的处理在完成数据的采集之后，就需要对数据进行处理，以提取其中有用的信息。
数据处理的方式和方法有很多，其中常用的方法包括以下几种：1、数据的预处理：对数据进行清洗、去重、缺失值处理等操作，以确保数据的质量和可靠性。
在这一步骤中，需要使用数据清洗工具和算法，可以自动识别并处理各种异常数据。
2、数据的聚类：将数据按照一定的规则进行分组，从而得到有一定意义的数据集合。
聚类是将大量数据分为不同组的一种方法，通过聚类分析，我们可以找出一个数据集的内部结构和规则。
3、数据的分类：将数据根据不同的标准进行分类，例如按照颜色、大小等分类，以便于更好地理解和分析数据。
分类是一种常用的数据处理方法，它能够让我们更好地理解和概括数据的特征。
4、数据的模型建立：通过对数据集的分析和处理，建立数据模型，用于预测和训练。
数据模型是数据处理中最为重要的一环，它是被训练出来的，能够在新数据到来时，根据已有的规律和经验，预测未来的数据变化。
物联网信息模型与能力分析
物联网信息模型与能力分析物联网（IoT）是一个涵盖了众多领域和技术的概念，其核心是物与物、物与人之间的信息交互与连接。
这种交互与连接的基础就是信息模型和能力分析。
本文将就这两个主题进行深入探讨。
信息模型是一种用于描述、表示和交换信息的标准化方法。
在物联网中，信息模型主要被用于实现设备间信息的有效传输和共享。
下面我们就两个主要的信息模型进行介绍：开放式系统互联（OSI）模型 OSI模型是一个七层的网络通信模型，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。
每一层都有其特定的功能和职责，如物理层负责设备的物理连接，数据链路层负责数据的打包和解包，网络层负责数据的路由和转发，传输层负责数据的分段和重组等。
物联网参考模型物联网参考模型是一种基于OSI模型的扩展，主要用于描述物联网系统的结构和功能。
该模型包括四个主要部分：感知延伸层、网络通信层、数据链路层和应用层。
感知延伸层负责物联网设备的感知和数据采集，网络通信层负责数据的传输和共享，数据链路层负责数据的处理和转换，应用层负责数据的处理和应用。
物联网的能力分析主要是从技术、应用和管理三个角度来进行。
技术能力技术能力是指物联网系统所采用的技术和协议，如无线传感器网络技术、RFID技术、Zigbee技术、LoRa技术等。
这些技术决定了物联网设备的感知范围、传输速度和数据处理能力等。
应用能力应用能力是指物联网系统在实际应用中所能实现的功能和能力，如智能家居、智能交通、智能城市等。
这些应用需要物联网系统能够提供各种智能化服务，如设备间的信息共享、远程控制和自动化控制等。
管理能力管理能力是指物联网系统对设备和数据的管理能力，如数据安全、设备安全、网络安全等。
这些能力需要物联网系统能够提供有效的管理和保护措施，以保证设备和数据的安全性和完整性。
物联网的信息模型和能力分析是构建和实现物联网系统的关键。
通过深入理解和研究信息模型和能力分析，我们可以更好地理解和应用物联网技术，实现更高效、更智能的物与物、物与人的连接和交互，推动社会的智能化进程。
如何利用MySQL进行物联网数据存储和处理
如何利用MySQL进行物联网数据存储和处理引言随着物联网技术的快速发展，越来越多的设备和传感器连接到网络，产生着海量的数据。
这些数据对于提供智能化的服务、优化业务流程和改进决策制定都至关重要。
而MySQL作为一种关系数据库管理系统，可以帮助我们有效地存储和处理物联网数据。
本文将介绍如何利用MySQL进行物联网数据存储和处理的方法和技巧。
一、数据模型设计在利用MySQL存储物联网数据之前，首先需要设计合适的数据模型。
数据模型的设计应该充分考虑到业务需求和数据特性。
一般而言，物联网数据可以分为设备数据和传感器数据两类。
设备数据主要包括设备的基本信息和状态信息，比如设备编号、设备类型、设备位置等。
传感器数据则是由传感器采集的各种物理量，比如温度、湿度、压力等。
在设计数据模型时，可以采用关系模型进行建模，使用适当的表结构来存储设备和传感器的相关信息。
二、数据采集和导入在物联网应用中，数据采集和导入是非常重要的一环。
存在多种方式来采集物联网数据，比如通过传感器直接采集、通过设备网关进行传输等。
不同的物联网架构和应用场景可能选择不同的数据采集方式。
一种常见的数据导入方式是使用MySQL的LOAD DATA INFILE语句。
通过该语句，可以将数据从本地文件导入到MySQL数据库中。
在导入数据时，可以使用适当的数据分隔符和格式化选项来解析数据。
三、数据存储和索引当物联网数据成功导入到MySQL中后，需要选择合适的存储引擎和进行数据索引优化。
MySQL提供了多种存储引擎，比如InnoDB、MyISAM等。
选择合适的存储引擎需要根据具体的业务需求和性能要求做出权衡。
在进行数据存储和索引的时候，需要考虑到数据的访问模式和查询需求。
根据具体情况，可以建立适当的索引来提高数据查询的效率。
索引可以加速数据的检索和聚合操作，但同时也会增加数据插入和更新的开销，需要在性能和空间上做出合理的权衡。
四、数据清洗和预处理物联网数据往往存在着一些噪声和异常值。
物联网的六域模型架构
物联网的六域模型架构1. 感知域（Perception Domain）：该领域是物联网的底层基础，包括传感器、智能设备和嵌入式系统。
感知域收集并传输物理世界的信息，是物联网系统获取数据的源头。
2. 网络域（Network Domain）：该领域负责将感知域中采集到的数据传输到云端或其他系统中，实现信息的互联互通。
网络域包括传输介质、通信协议、路由器、交换机等设备。
3. 云域（Cloud Domain）：该领域是物联网的核心部分，存储、管理和处理大量的感知域数据。
云域提供了基于云计算的数据存储、计算和分析能力，支撑物联网系统的智能决策和高效管理。
4. 应用域（Application Domain）：该领域是物联网的应用层，将云域中处理后的数据应用到各个行业和领域中。
应用域包括各类物联网应用和系统，如智能家居、智能交通、智能健康等。
5. 安全域（Security Domain）：该领域负责保护物联网系统的安全和隐私。
安全域包括身份认证、数据加密、网络防火墙等安全机制，以确保物联网系统的可信性和可靠性。
6. 管理域（Management Domain）：该领域负责对物联网系统进行管理和监控。
管理域包括设备管理、资源调度、故障排除等管理功能，以保证物联网系统的稳定运行和高效管理。
1.全球一体化：六域模型将物联网整体架构抽象为六个领域，并强调了这些领域之间的互联互通。
物联网需要全球范围内的协调和合作，以实现物理世界和虚拟世界的高度融合。
2.模块化设计：六域模型将物联网系统划分为不同的领域，每个领域具有不同的功能和目标。
这种模块化设计使得物联网系统更加灵活和可扩展，能够适应不同的应用场景和需求。
3.安全和隐私：六域模型将安全域作为一个独立的领域，并将安全性和隐私保护视为物联网系统的关键要素。
该领域提供了一系列的安全机制，以保护系统的安全和隐私。
4.系统管理：六域模型将管理域作为一个独立的领域，并赋予其对物联网系统进行管理和监控的功能。
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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。