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文档简介

大数据边缘数据挖掘重点基础知识点一、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，对边缘设备产生的数据进行挖掘和分析，以提取有价值的信息和知识。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的效率，降低延迟，实现实时决策，提高数据利用价值。3.大数据边缘数据挖掘的特点a.数据量大：边缘设备产生的数据量巨大，需要高效的数据处理技术。b.数据多样性：边缘设备产生的数据类型丰富，包括文本、图像、音频等。c.数据实时性：边缘设备产生的数据具有实时性，需要实时处理和分析。d.数据隐私性：边缘设备产生的数据涉及用户隐私，需要保证数据安全。二、大数据边缘数据挖掘关键技术1.数据采集与传输a.数据采集：通过边缘设备采集数据，包括传感器数据、网络数据等。b.数据传输：采用高效的数据传输协议，如MQTT、CoAP等，实现数据传输。c.数据压缩：对数据进行压缩，降低传输带宽和存储空间需求。d.数据加密：对数据进行加密，保证数据传输过程中的安全性。2.数据存储与管理a.数据存储：采用分布式存储技术，如HDFS、Cassandra等，实现海量数据的存储。b.数据索引：建立数据索引，提高数据检索效率。c.数据清洗：对数据进行清洗，去除噪声和异常值。d.数据去重：对数据进行去重，避免重复计算。3.数据挖掘与分析a.特征提取：从原始数据中提取特征，为后续分析提供依据。b.模型训练：采用机器学习、深度学习等技术，对数据进行训练。d.实时分析：对实时数据进行分析，实现实时决策。三、大数据边缘数据挖掘应用场景1.智能交通a.交通流量预测：通过分析历史交通数据，预测未来交通流量。b.交通事故预警：通过分析传感器数据，预测交通事故发生。c.路网优化：根据实时交通数据，优化路网布局。d.车辆故障诊断：通过分析车辆数据，诊断车辆故障。2.智能医疗a.疾病预测：通过分析患者数据，预测疾病发生。b.个性化治疗：根据患者数据，制定个性化治疗方案。c.医疗资源优化：根据医院数据，优化医疗资源配置。d.医疗设备故障诊断：通过分析设备数据，诊断设备故障。3.智能家居a.能耗管理：通过分析家庭用电数据，实现能耗管理。b.安全监控：通过分析摄像头数据，实现家庭安全监控。c.智能家居控制：根据用户需求，实现家居设备的智能控制。d.健康监测：通过分析传感器数据，监测家庭成员健康。[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.大数据边缘数据挖掘研究进展[J].计算机工程与应用，2019，55（5）：110

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