计算机数据挖掘技术及其应用研究

詹柳春 广东工业大学华立学院 黄长江 广州大学松田学院

计算机应用对“数据库技术”以及 “KDD 技术”、“数据挖掘勘测技术”等的要求特别严格，企业必须按照事先所设定的目标来全面挖掘数据资源，有效挖掘各类数据的内部潜在信息，保证计算机用户的高度“透明性”、“可视化”、“安全性”。本文就从当前的计算机数据挖掘技术的角度出发，对其研究策略和应用模式做几点分析。

1 计算机数据挖掘技术的开发

在实际的计算机数据挖掘过程中，是需要相关的技术支持和环境开发的。为了提高庞大数据量的获取效率，增强计算机用户使用的透明度，相关的研究人员要合理分析计算机数据之间的关系，对“路径分析技术、分类挖掘模式、信息保留模式”等都要进行一定的管理，才能保证数据挖掘的真实可靠。下面对相关的计算机数据挖掘进行几点分析，并对其开发原理做出合理解释。

1.1 App_Storage_Task

“App_Storage_Task”被称为“存储数据任务”，“Storage”显示了其强大的功能和特点。该任务是将用户采集到的信息进行合理的分装和整理，把数据作为日志信息保存在系统存储模块中，以便用户需要时及时给出应答。该任务配置优先为 4 级。

1.2 App_GPRS_Task

“App_GPRS_Task”被称为“ 无线通信任务”，其主要功能是将预警任务中的主控软件和系统内部相结合在一起，达到计算机数据挖掘的设计与实现。有了这种无线通信任务，用户能对计算机发来的警报预警信息进行处理，其任务配置的优先级为5 级。

1.3 App_MultiInform_Task

“App_MultiInform_Task ”是“多源信息处理任务”。该任务主要负责计算机信息的整合与传送。用户通过对传感器的融合算法，可以对资源进行配置，利用一定的手段和策略保证计算机的正常运营，并将采集到的信息内容进行数据分析。该任务配置优先级为 6 级。

1.4 App_Ultra_Task

“App_Ultra_Task ”是“超声波测距采集任务”。通过字面意思就可以知道，该任务是实时完成超声波测距信号，通过相关的“Ultra”函数发送超声波。该任务配置的优先级为12 级。

1.5 App_Temp_Task

“App_Temp_Task”是专门负责气体浓度、温湿度与锂电池的电量采集任务。 该任务具有周期性，能对一氧化碳浓度、甲烷浓度、烟雾浓度等数据进行过滤。该任务配置的优先级为 12 级。

2 计算机数据挖掘技术的应用

研究“计算机数据挖掘技术”是科学时代的需要，也是当今应用市场的必然趋势。在信息技术社会不断发展的今天，现在已经很少有人会使用现金支付的付款方式。无论是外出旅游，还是到商场购物，人们都喜欢使用电子信息支付的方式。越来越多的人使用刷卡、刷微信、支付宝支付等方式进行消费，极大的增加了网络风险。对“计算机数据挖掘技术的应用”研究，能够保证采集的数据符合广大网络用户的所需标准，增强了支付的安全性，是当前社会需要普遍关注的问题。

对计算机数据和应用进行相关的挖掘和分析，目的是在程序的执行过程中尽可能发现并改正被测试软件中的错误，高效率、高质量的完成软件的开发并做好有效的防护措施，提高计算机用户在使用应用过程中的可靠性。在这种模式下，客户的信息就会在一定程度上避免被商家所搜集到，实现计算机进程的高度解耦。

很多计算机应用都会受到黑客的攻击，需要及时对计算机系统进行清理和数据分析，才能避免重要信息泄露，给用户带来不必要的安全隐患。比如谷歌旗下的“Play 应用商店”就是一个很好的实例。过多的使用权限受控，导致广大用户在安装软件时出现困扰，不得不通过“越狱”的方式满足自己的软件使用需求。在这个过程中就大大增加了“越狱下载”的风险性，对计算机应用设备的使用安全造成威胁。当用户从非授权、没有保障的应用商店下载危险应用之后，各种计算机数据泄露问题就出现了。这时就需要对冗余的计算机内存垃圾进行清理，及时做好数据挖掘等工作，避免过多的安全隐患。

3 计算机数据挖掘技术的模式

随着社会科技的不断进步，各种新颖的网络技术出现在大众视野。人们在享受新科技带来的福利的同时，各种互联网攻击手段也不断增加，“计算机数据挖掘技术”面临着更大的挑战。我们要知道，计算机是人们日常生活中离不开的通讯工具，所以互联网系统每一次出现重大的安全问题，都和人们所使用的手机、电脑脱不了关系，而且这些安全问题所造成的后果和影响是无法估计的。

计算机数据挖掘技术的模式是多种多样的，一般采用数据图表居多。如果计算机用户的程序较为复杂，采集到的消费者的信息越多，这时就要采用市场营销中的针对性分析法或者散点图分析法。这些数据挖掘技术的模式，都能对用户的软件应用起到一定的指导性作用，而且能以直观的方式分析出数据统计，减少网络的漏洞袭击和恶意攻击现象。此外，很多计算机应用程序驻扎在用户系统之后，会对系统形成一个“依赖”的现象，就算用户卸载掉应用程序，也只是表面的“删除”过程，而内部的程序还停留在计算机系统内部，用户无法清理。久而久之，不必要的应用缓存和冗余的软件垃圾就应运而生了。这也是很多计算机系统内存小、运行大程序时过慢的成因。

在计算机使用过程中，会产生各种各样的使用数据，涉及到很多波动性很大的网络信息。为了解决这些问题，需要用户及时更换处理机调度机制，更新进程调度策略，做好数据挖掘工作，提高计算机运行效率。想要把高维度数据分析应用到实际生活生产当中，需要用户结合有效的数据挖掘技术，通过检测系统深入计算机内部，给用户实现可视化进程。只有这样才能为计算机技术的开发提供更加广阔前景，提供数据信息分析结果，制定出有利于企业发展需求的营销策略。企业也能通过这种模式提升自身的市场竞争力，逐步的完善进程化的计算机数据挖掘策略，保证用户的使用体验。

4 总结

随着时代的发展和计算机应用技术的不断进步，研究“计算机数据挖掘技术”已经逐渐成为时代的需要，也是各大企业需要共同关注的热点话题。相关的计算机研究人员要合理的分析时代的应用前景，注重计算机数据挖掘技术的开发、应用、模式等几大环节，通过日常的程序积累增强自身的专业技能，不断提高。只有这样才能发挥出计算机应用技术的数据挖掘实效，通过有效的计算机知识来提高自己的数据挖掘能力和系统分析能力。