随着互联网、移动互联网和物联网的迅速崛起，全球数据量呈现爆炸式增长，2011年达到了1.8ZB，预计这种增长将持续加剧。在这个海量信息时代，用户面临的信息选择难题日益突出，如何高效地分析和挖掘这些数据，成为运营商关注的重点。云计算的出现为数据挖掘提供了全新的平台和机遇，它具备动态资源分配、虚拟化和高可用性，为构建高性能应用程序创造了条件。
云计算的数据挖掘平台构建在云计算的基础上，遵循SaaS（软件即服务）的设计理念，旨在降低数据处理的复杂性和成本。传统的数据挖掘方法依赖于关系型数据库和数据仓库，需要大量计算资源和存储，但在大数据时代，这种处理方式显然难以适应。云计算平台则能支持大规模数据的实时处理和分析，实现数据的快速获取、处理和模式识别。
基于云计算的数据挖掘策略强调从海量数据中提取有价值的信息，涉及到多种高级技术，如特征工程、关联分析、聚类分析和预测建模。这些技术在诸如社交网络推荐、电子商务个性化推荐、金融风险评估等领域发挥了重要作用。然而，云计算环境中数据的特点——噪声大、异构性强、算法复杂——对数据挖掘提出了更高的挑战。为此，研究者们需开发更有效的数据预处理和清洗工具，以及优化的算法来应对这些复杂性。
云计算数据挖掘平台的关键技术包括：
1. 数据存储与管理：利用分布式存储系统如Hadoop或Amazon S3，以支持PB级数据的高效存储和访问。
2. 数据预处理：通过云计算平台的流处理能力，实现实时数据清洗、去噪和集成，提高挖掘效率。
3. 并行和分布式计算：云计算的弹性资源调度允许对大规模数据进行分布式并行处理，加速挖掘过程。
4. 机器学习与深度学习：云计算支持训练和部署复杂的模型，如神经网络，用于高级分析和预测。
5. 安全与隐私保护：在云计算环境下，确保数据的安全性和隐私合规是至关重要的，需采用加密技术和权限管理机制。
6. 模型解释与可视化：提供直观的模型解释工具，帮助用户理解数据挖掘结果，增强决策支持。
云计算的发展为数据挖掘带来了前所未有的可能性，不仅降低了技术门槛，还提高了数据分析的速度和准确性。然而，如何充分利用云计算的优势，解决大规模数据处理中的挑战，将是未来研究的重要方向。通过深入研究和优化基于云计算的数据挖掘平台架构，我们可以更好地应对这个数据驱动的时代，挖掘出隐藏在海量信息中的商业价值。
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