物联网与数据挖掘：智能环境与云辅助系统深度探讨

本文标题《物联网与数据挖掘：智能环境与云辅助系统综述》由Elsevier在沙特国王大学学报上发表，探讨了随着电子通信、数据处理和互联网技术的发展，物联网（IoT）及其与数据挖掘之间的紧密联系。作者Priyank Sunhare, Rameez R. Chowdhary, 和 Manju K. Chotopadhye针对大规模和小规模物联网应用中的数据挖掘技术进行了深入研究。 文章首先阐述了物联网的特点和面临的挑战，强调了数据挖掘在异构环境中累积并转化海量数据为宝贵知识的重要性。数据挖掘技术包括分类、聚类分析、关联规则挖掘以及其他的挖掘方法，它们在智能决策、系统性能提升以及资源和服务优化管理中扮演着核心角色。 具体应用方面，文章详细讨论了以下几个关键领域： 1. 智能家居、环境助理生活和智能医疗：通过数据挖掘，这些系统能够实现环境感知、健康监测和个性化服务，提升生活质量。 2. 智能电网：数据挖掘有助于能源管理、故障预测和电力需求响应，从而提高电力系统的效率和可靠性。 3. 工业物联网与智能制造：在生产环境中，数据挖掘帮助实现自动化监控、预测维护和精益生产，提高生产效率。 4. 其他应用：除了以上领域，数据挖掘还在智慧城市、智慧农业、智慧交通等众多场景中发挥着不可或缺的作用。 论文强调了云辅助物联网大数据挖掘系统对于理解数据挖掘在物联网环境中的重要性，指出这项研究对于推动智能环境的构建具有重要意义。文章于2020年接收并在线发布，遵循CCBY-NC-ND许可证，允许在指定条件下进行非商业性的分享和修改。 这篇文章提供了一个全面的视角，展示了物联网与数据挖掘的融合如何驱动智能化环境的创新和发展，以及在未来可能带来的深远影响。