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大數據邊緣數據挖掘挖掘自動化重點基礎知識點一、大數據邊緣數據挖掘概述1.1大數據邊緣數據挖掘的定義大數據邊緣數據挖掘是指在大數據環境下，通過對邊緣設備產生的數據進行采集、處理、分析和挖掘，以提取有價值信息的過程。1.2大數據邊緣數據挖掘的意義大數據邊緣數據挖掘有助于提高數據處理效率，降低延遲，實現實時決策，提高數據質量。1.3大數據邊緣數據挖掘的關鍵技術大數據邊緣數據挖掘涉及數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理、數據分析和數據可視化等技術。二、大數據邊緣數據挖掘自動化2.1自動化挖掘的定義自動化挖掘是指利用計算機程序自動完成數據挖掘任務的過程。2.2自動化挖掘的優勢自動化挖掘可以提高數據挖掘效率，降低人力成本，提高數據挖掘質量。2.3自動化挖掘的關鍵技術自動化挖掘涉及數據預處理、特征選擇、模型選擇、模型訓練、模型評估和模型優化等技術。三、大數據邊緣數據挖掘基礎知識點3.1數據采集數據采集是指從各種數據源獲取數據的過程。3.2數據預處理數據預處理是指對采集到的原始數據進行清洗、轉換和整合的過程。3.3特征選擇特征選擇是指從原始數據中提取出對目標變量有重要影響的特征的過程。3.4模型選擇模型選擇是指根據數據特點和挖掘任務選擇合適的模型的過程。3.5模型訓練模型訓練是指利用訓練數據對模型進行參數調整的過程。3.6模型評估3.7模型優化模型優化是指對模型進行改進，以提高模型性能的過程。3.8數據可視化數據可視化是指將數據以圖形、圖像等形式展示出來的過程。3.9邊緣計算邊緣計算是指將計算任務從云端轉移到邊緣設備上執行的過程。3.10實時性實時性是指數據挖掘系統能夠在短時間內完成數據采集、處理和分析的過程。3.11可擴展性可擴展性是指數據挖掘系統能夠適應不同規模的數據和任務需求。3.12安全性安全性是指數據挖掘系統在處理數據時能夠保證數據的安全性和隱私性。3.13可靠性可靠性是指數據挖掘系統能夠穩定運行，保證數據挖掘結果的準確性。3.14資源消耗資源消耗是指數據挖掘系統在運行過程中對計算資源、存儲資源和網絡資源的消耗。3.15互操作性互操作性是指數據挖掘系統與其他系統之間的協同工作能力。3.16標準化標準化是指數據挖掘系統遵循一定的標準和規范，以提高數據挖掘的通用性和互操作性。3.17適應性適應性是指數據挖掘系統能夠適應不同領域、不同場景和不同需求的能力。3.18智能化智能化是指數據挖掘系統能夠自動完成數據挖掘任務，并具備一定的學習能力。3.19可解釋性可解釋性是指數據挖掘系統能夠對挖掘結果進行解釋，提高用戶對結果的信任度。3.20道德道德是指數據挖掘系統在處理數據時，應遵循一定的道德規范，保護用戶隱私。[1]，.大數據邊緣數據挖掘技術研究[J].計算機科學與應用，2018，8（2）：123128.[2]，趙六.基于大數據的邊緣數據挖掘方法研究[J].計算機工程與科學，2019，41（3

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