云計算的多源信息挖掘實驗教學研究

邱奕敏（武漢科技大學信息科學與工程學院,武漢　430081）

云計算的多源信息挖掘實驗教學研究

邱奕敏
（武漢科技大學信息科學與工程學院,武漢430081）

信息服務對現代服務業起著支撐作用。但在云計算環境下，伴隨著信息的爆炸性增長，出現了信息異構、冗余、沖突和不可信等諸多問題。針對這些熱門問題，通過實驗教學的方式輔助學生，利用多源信息挖掘的實驗來掌握整合資源的知識，為學生加深專業理解做鋪墊。

云計算;多源信息;數據挖掘;實驗教學

1　概　述

近年來，云計算技術越來越受到重視，得到了迅速的發展，在企業中的初步推廣和應用收到了顯著的經濟和社會效益，成為目前的研究熱點。云計算通常涉及互聯網來提供虛擬的信息資源[1,2]。它提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，將傳統的任務處理方式轉到網絡，進入可以配置的計算資源共享來支持各類應用。作為新世紀的人才，筆者所在的學院開設了有關云計算專業課程，以擴大學生的知識面，緊跟學科發展的腳步。

2　云計算的多源信息

隨著應用需求的不斷增加，用戶希望從海量信息源中快速獲取有用信息并進行處理，對軟硬件系統和信息源進行操作。然而，這些信息源物理上可能分布在異構環境的多個自治域中，具有不同的數據格式、存儲方式、訪問控制策略，并在邏輯上存在著很大差異[3]，這些差異可能是在數據模型中，或者是數據語義等方面。已有的各種異構數據管理系統，可以利用多源信息服務系統針對不同的訪問方法和用戶界面做處理，讓用戶能夠訪問多種異構數據源，提供一個信息交互處理平臺來處理數據查詢結果。由于云計算不對用戶集中控制，因此用戶通過簡單的界面，可以得到他所需要的計算資源和信息服務[2,4]。因此，將云計算與多源信息結合起來，能夠便捷地實現不同設備間的數據和應用共享，提高當前計算資源的利用率，降低服務的能耗量，并且有效降低計算資源的出錯概率。

在云計算環境下，多源信息資源是通過互聯網找到可用的信息的。網頁和Web服務的集合是目前互聯網上的主要信息資源，隨著信息資源提供方式的改變，傳統的網頁集合變為Web服務[5]的集合，面向服務的方式變為目前的重要方式。當前信息資源的發現機制是基于語法上的和基于語義上的，前者利用關鍵詞精確匹配，后者利用語義本體。關鍵詞精確匹配的發現機制通過UDD I來實現。基于語義本體的發現機制則分為單獨建立語義和對UDD I進行語義擴展兩種。

3　云計算的多源信息挖掘實驗教學

由于技術的發展，許多領域都積累了海量數據，通過數據挖掘才能將有用的數據發現和提取出來。因此我們開設云計算的多源信息挖掘實驗課程，用以幫助學生加深對數據庫、語義、體系結構、網絡等領域的理解。將該實驗課作為一個輔助手段，提高學生的專業知識，其意義非常重大。

因此，需要從以下方面來加深理解：

（1）由于不同的數據有不同的特點，因此需要用與之相關的算法來挖掘，這就需要學生們在課下做好預習工作，了解常用的挖掘算法，并將其在計算機上用程序實現。

（2）由于挖掘算法和需求的不同，例如有的可能獲取的是描述型、容易理解的知識（如，采用規則表示的挖掘方法優于神經網絡之類的方法），而有的獲取的是預測準確度盡可能高的預測型知識。所以需要學生們根據自己的需要選擇挖掘算法，之后就可以實施數據挖掘操作，獲取有用的模式。

（3）了解了數據的特點和挖掘算法后，還需要使信息資源和用戶需求匹配，即用戶需求經過語義處理后可以和信息資源通過本體匹配，實現用戶需求和信息資源的語義匹配。這就需要學生們實驗時對本體和匹配知識有一定的了解，查詢相關的概念和資源，幫助更好的實現多源信息挖掘實驗。

（4）由于云計算的多源信息挖掘囊括了很多領域的知識，因此實驗教學的難度很大，需要教師和學生的默契配合，實驗教師應該根據知識的特點，利用各式各樣的例題來幫助學生加強理解；學生也需要對書上的例題多加練習，多在互聯網上查詢相關的資料。

4　結語

多源信息是目前和未來互聯網環境中數據挖掘的重要研究點，云計算的多源信息挖掘機制能保證精準高效的信息查詢。云計算的多源信息服務系統研究，雖然是一個較新的研究方向，但由于它的研究主要是從知識管理、軟件工程和信息檢索應用技術發展起來的，其涉及到的機器學習、信息融合與信息集成已經取得了眾多的研究成果。信息檢索、語義Web、本體學習、W ebServices的相關方法和技術都可以作為參考和借鑒。這些知識的融合可以幫助學生提高興趣，加深對專業領域的理解，并能夠作為相關知識的一個延續，促使學生緊跟專業發展的腳步。

[1]Peter Fingar著，王靈俊譯.云計算21世紀的商業平臺[J].北京：電子工業出版社,2009(09).

[2]陳全，鄧倩妮.云計算及其關鍵技術[M].計算機應用,29(09),2009,pp. 2562-2567.

[3]Anastasios Kementsietsidis, Marcelo Arenas. Data Sharing Through Query Translation in Autonomous Sources. In Proceedings of the 30th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2004), Toronto, Canada, 2004:468-479.

[4]楊善林,羅賀,丁帥.基于云計算的多源信息服務系統研究綜述[N].管理科學學報，15(05),2012,pp.83-96.

[5]吳朱華.云計算核心技術剖析[J].人民郵電出版社,2011.