基于云平台的大数据资源挖掘技术研究

针对云平台下大数据资源挖掘过程准确率低、耗时长等问题,对大数据资源挖掘技术进行改进研究。利用MST聚类法对云平台数据集进行预处理,根据数据间的关联性来增强检测结果,并提高数据索引效率,将数据间的邻接矩阵作为边的权值,生成全图的MST,获取评价数据资源挖掘准确度的标准,并得到k个最小生成子树,其中的一个子树就是数据集最优聚类结果。实验结果表明,所提方法有效提高了大数据挖掘准确性,使得数据资源得到了更高效的利用。