摘 要：為了提升大數(shù)據(jù)挖掘過程中的效率和準確性，本文提出了一種新的大數(shù)據(jù)挖掘方法。該方法從實際問題出發(fā)，抽象出多個不同的約束條件，并利用和方案的交叉映射形成選擇矩陣，再選擇矩陣中各個元素的排序，確定最佳選擇，即得到最終的挖掘結(jié)果。為了測試所提出的多條件約束大數(shù)據(jù)挖掘方法的有效性，本文以云計算虛擬機資源的配置挖掘為研究對象進行試驗。試驗中針對計算型任務(wù)、優(yōu)化型任務(wù)和圖像型任務(wù)分別選擇不同的虛擬機，挖掘方法在通用均衡性虛擬機、計算密集型虛擬機、內(nèi)存優(yōu)化型虛擬機、圖形處理型虛擬機、開發(fā)測試型虛擬機以及網(wǎng)絡(luò)安全型虛擬機中找到了最佳的配置結(jié)果。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)挖掘；云計算；虛擬機配置；最佳配置

中圖分類號：TP 311" " " " 文獻標(biāo)志碼：A

自從人類進入信息社會以來，社會生產(chǎn)和人民生活面臨前所未有的深刻變化，其中一個最重要的特點就是信息量的大幅度增加[1]。這種增加無疑使社會公眾獲取信息的渠道更豐富，不同群體間的信息不對稱性也得到了一定程度的改進，進而推動了人人自媒體時代的到來。但是，數(shù)據(jù)量和信息量的增加也帶來了一些負面影響，例如增加了人們信息搜索方面的時間開銷[2]。由于有用信息之外摻雜了大量的冗余信息和無效信息，人們不得不抽出大量時間，瀏覽各類信息，以提取對自己有用的信息。如果不能在海量信息中提取出對自己有價值的信息，那么可能會被錯誤的信息誤導(dǎo)，進而做出錯誤的選擇甚至引發(fā)工作失誤、降低工作效率。為了解決上述問題，大數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用而生[3]。大數(shù)據(jù)挖掘方法是在數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的進一步改良，其面對的數(shù)據(jù)集合也不同于以往時代，需要處理更多的數(shù)據(jù)。這就要求大數(shù)據(jù)挖掘方法具有足夠的硬件支撐，同時要求挖掘過程更嚴謹、挖掘結(jié)果更精確。因此本文提出了一種新的大數(shù)據(jù)挖掘方法，并通過試驗進行測試。

1 多條件約束的大數(shù)據(jù)挖掘方法設(shè)計

1.1 方法設(shè)計

大數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘一樣，都注重挖掘的效率和準確率。挖掘效率既取決于挖掘算法本身，也在很大程度上受硬件的影響。目前，硬件技術(shù)水平的發(fā)展日新月異，給大數(shù)據(jù)挖掘提供了足夠的支持。因此，只要挖掘方法設(shè)計合理，就可以取得較高的挖掘效率。而挖掘結(jié)果的準確率離不開大數(shù)據(jù)挖掘方法的合理設(shè)計。從解決思路上看，設(shè)定的條件充分、約束合理，就可以保證挖掘結(jié)果的精確性。因此，本文中提出了一種多條件約束的大數(shù)據(jù)挖掘方法。

這種方法需要從要處理的問題中提煉出不同的條件，每個條件對應(yīng)一項約束，這樣就行了一個多約束集合，如公式（1）所示。

E={e1，e2，…，e|E|} （1）

式中：E表示從挖掘問題本身提煉出的全部約束所構(gòu)成的集合；e1表示從挖掘問題本身提煉出的第一條約束；e2表示從挖掘問題本身提煉出的第二條約束；e|E|表示從挖掘問題本身提煉出的第|E|條約束；|E|表示從挖掘問題本身提煉出的全部約束的數(shù)量。

為了解決一個具體的挖掘問題，需要有針對性地設(shè)計出處理方案，其構(gòu)成的集合如公式（2）所示。

P={p1，p2，…，p|P|} （2）

式中：P表示針對挖掘問題所設(shè)計的全部方案所構(gòu)成的集合；p1表示針對挖掘問題所設(shè)計的第一組方案；p2表示針對挖掘問題所設(shè)計的第二組方案；p|P|表示針對挖掘問題所設(shè)計的第|E|組方案；|P|表示針對挖掘問題所設(shè)計的全部方案的組數(shù)。

進而需要根據(jù)約束和方案進行判斷和選擇，得到的依據(jù)如公式（3）所示。

（3）

式中：R表示約束和方案交叉映射后的選擇矩陣；r11表示約束一和方案一交叉映射后的選擇；r12表示約束二和方案一交叉映射后的選擇；r21表示約束一和方案二交叉映射后的選擇。

顯然，最終挖掘結(jié)果的合理性取決于公式（3）中選擇的合理性，哪種選擇與預(yù)期結(jié)果更接近，該選擇就是正確的、合理的。進而需要將每一種選擇和預(yù)期結(jié)果進行比較，如公式（4）所示。

（4）

在不同的問題中并非都是正向選擇，有的取決于反向選擇的結(jié)果。反向選擇的操作如公式（5）所示。

（5）

1.2 方法流程

如上所述，本文對多條件約束的大數(shù)據(jù)挖掘方法進行了設(shè)計，這種方法在解決具體問題過程中需要一個完整的流程，如下所示。

第一個步驟，根據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘的具體任務(wù)，分別設(shè)定好約束集合和方案集合。

第二個步驟：在約束集合和方案集合的支撐下，得到選擇集合。

第三個步驟：計算選擇集合中不同選擇的權(quán)重。

第四個步驟：將每種選擇與預(yù)期結(jié)果進行比較，并分別形成正向比對和反向比對，如公式（4）和公式（5）所示。

第五個步驟：得到全部選擇的比較結(jié)果，從中選擇一個最合適的作為最終的挖掘結(jié)果。

2 云計算虛擬機配置的條件設(shè)定

在上述研究工作中，本文提出了一種新的大數(shù)據(jù)挖掘方法。該大數(shù)據(jù)挖掘方法使用多種條件進行約束，從而保證挖掘結(jié)果的準確性。為了驗證所提方法的有效性，本文選定特定的對象進行試驗測試。

云計算是目前廣泛采用的一種新型計算模式，可以有效解決本地計算資源不足的問題。云計算中的關(guān)鍵是實際計算任務(wù)經(jīng)過虛擬機匹配，進而在云端找到合適的物理資源的過程。因此，在云端進行虛擬機的合理選擇是實現(xiàn)云計算資源最佳配置的關(guān)鍵所在。在各個云平臺構(gòu)成的云端存在大量的虛擬機，搜索合適虛擬機可以采用大數(shù)據(jù)挖掘。云端的虛擬機不僅數(shù)量多，而且類型豐富，不同的計算任務(wù)請求需要選擇最合適的虛擬機。云端虛擬機的分類如圖1所示。

從圖1可以看出，云端虛擬機資源至少可以分成6類，不同類別的虛擬機可以完成不同特色的任務(wù)。不同類別虛擬機的特點見表1。

表1對6類不同類別的虛擬機資源都進行了不同的特征特點的比較。從6列虛擬機的特點比較可以看出，前3類特征特點都體現(xiàn)了不同類別虛擬機的公有屬性，而后3類特征特點則更能體現(xiàn)不同類別虛擬機間的差異性。這些公有的屬性和差異屬性共同影響大數(shù)據(jù)挖掘過程的準確性和效率。

3 云計算虛擬機資源的大數(shù)據(jù)挖掘試驗結(jié)果與分析

闡明多條件約束大數(shù)據(jù)挖掘方法，并設(shè)置云計算虛擬機的分類標(biāo)準后，進一步設(shè)定數(shù)據(jù)挖掘過程中各個挖掘方案對應(yīng)的準確性等級。數(shù)據(jù)挖掘的等級一般可以劃分為6個等級：第一個等級是最高等級，意義為“非常準確”，即數(shù)據(jù)挖掘算法提供給客戶的結(jié)果與客戶需求完全一致。第二個等級是次高等級，意義為“很準確”，即數(shù)據(jù)挖掘算法提供給客戶的結(jié)果與客戶需求一致。第三個等級是中間偏好等級，意義為“準確”，即數(shù)據(jù)挖掘算法提供給客戶的結(jié)果與客戶需求基本一致。第四個等級是中間偏差等級，意義為“一般”，即數(shù)據(jù)挖掘算法提供給客戶的結(jié)果與客戶需求有輕微不符。第五個等級是較差等級，意義為“不準確”，即數(shù)據(jù)挖掘算法提供給客戶的結(jié)果與客戶需求在很大程度不符。第六個等級是最差等級，意義為“很不準確”，即數(shù)據(jù)挖掘算法提供給客戶的結(jié)果與客戶需求完全不符。

可見，上述6個等級具有由好逐漸變差的趨勢。在挖掘算法中，為了能夠量化執(zhí)行挖掘過程，將這6個等級對應(yīng)于具體的分數(shù)，見表2。

表2設(shè)定的分數(shù)是一個區(qū)間分數(shù)的下限值，例如“非常準確”的得分必須要大于等于90分，滿分為100。90～100區(qū)間的分數(shù)，都對應(yīng)“非常準確”的等級。按照同樣的方式，80～89區(qū)間的分數(shù)，都對應(yīng)“很準確”的等級；70～79區(qū)間的分數(shù)，都對應(yīng)“準確”的等級；60～69區(qū)間的分數(shù)，都對應(yīng)“一般”的等級；50～59這個區(qū)間的分數(shù)，都對應(yīng)“不準確”的等級；40分以下的分數(shù)，都對應(yīng)“很不準確”的等級。

本文以云端的海量虛擬機測試數(shù)據(jù)為挖掘?qū)ο?，對其?類虛擬機資源進行數(shù)據(jù)挖掘并形成分析和判斷，判斷這些虛擬機對不同計算任務(wù)的實用性。本文分別選擇計算型任務(wù)、優(yōu)化型任務(wù)和圖像型任務(wù)，并采用本文提出的多條件約束大數(shù)據(jù)挖掘方法所匹配的虛擬機情況，所得挖掘結(jié)果如下：計算型任務(wù)得到的虛擬機匹配結(jié)果見表3，優(yōu)化型任務(wù)得到的虛擬機匹配結(jié)果見表4，圖像型任務(wù)得到的虛擬機匹配結(jié)果見表5。

表3、表4和表5分別給出了不同任務(wù)需求下大數(shù)據(jù)挖掘方法所得各類虛擬機的配置結(jié)果，為了便于將這些結(jié)果直觀地展示出來，本文繪制了如圖2所示的對比圖形。

由圖2可以看出，大數(shù)據(jù)挖掘方法給計算型任務(wù)準確地配置了計算密集型的虛擬機資源，給優(yōu)化型任務(wù)選擇了內(nèi)存優(yōu)化的虛擬機資源，給圖像型任務(wù)配置了圖形處理的虛擬機資源?？梢?，對于不同類型的任務(wù)，本文提出的大數(shù)據(jù)挖掘方法都能找到最佳的虛擬機資源進行配置，也取得了令人滿意的結(jié)果。

4 結(jié)論

信息社會的到來使信息量的爆炸式增長，在給人們提供信息便利的同時也增加了信息搜索的難度。大數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘一樣，都注重挖掘的效率和準確率。為了提升大數(shù)據(jù)挖掘過程中的效率和準確性，本文建立了一種基于多條件約束的大數(shù)據(jù)挖掘方法。該方法利用約束集合、方案集合和選擇集合的設(shè)定和計算，得到了合理的挖掘結(jié)果。性能測試試驗以云計算虛擬機配置為挖掘?qū)ο?，?類任務(wù)在6類虛擬機資源中尋找最佳配置，試驗結(jié)果充分證明了本文所提方法的有效性。

參考文獻

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