1、“.....门户网站分布式数据挖掘云平台架构通常由数据源大数据挖掘平台和客户端大层级组成，并通过超级代理云计算化访问记析输出的能力，尤其是在云平台的支持下，数据挖掘被赋予了更强的计算能力和更大的存储空间。通过云端进行更高效的数据运算和智能分析，能提升数据挖掘的报告质量和输出价值。数据输出与应用通过云平台分析的数据，可以依据数据内部的逻辑和规律输出为可视化的数据报告和结果通过门户网站分布式数据挖掘云平台架构分析论文原稿据挖掘平台和客户端大层级组成，并通过超级代理云计算化访问记录与日志分析用户数据动态分发网络等实现数据挖掘与智能调度......”。

2、“.....多样化的数据信息通过网络进行传用户的行为数字数据库。数据采集后，还须存储已采集数据，如设备存储数据库存储云端存储等。数据预处理采集的原始数据是非标准化的数据，数据的类型大小字段等信息均不统，这种数据特征不利于进行深度的数据挖掘，因此需要在数据采集和存储的基础上进行数据预处理。数据预处理需术等进行加工，从而转换成能够被人工识别和阅读的数据报告。在门户网站后台，客户端能够对接大数据平台，并进行数据结果的转化，门户网站后台得到的是经过可视化处理的数据报告，并能够通过数据源的接口获得相关数据的原始信息。门户网站分布式数据挖掘云平台架构分析论文原稿基于分布式系统......”。

3、“.....在任务拆分的基础上，分配运算资源，从而进行高效的数据分析作为分布式文件系统，能够对海量数据进行存储，通过文件分割和数据节点分配来提升存储的集约性和安全性数据挖掘云平台还能够搭数据挖掘的底层，其能够整合来自云平台上的多样化数据，涵盖非结构化数据半结构化数据结构化数据类型。在实现充分的云计算平台互联互通的情况下，数据源层能够对接多个云平台的数据，实现对于海量数据的整合和存储，从而为门户网站数据挖掘提供充分的数据保障。大数据挖掘平台层数据挖掘云平台架构的核心技术层，也是多样化数据处理工具的整合技术平台。预处理工具是对数据源数据进行标准化处理的工具，包括数据工具多模态实体识别工具等......”。

4、“.....其能够将运算的内容进行合理的分配，按照数据处理和计算的状态，将相户网站后台，客户端能够对接大数据平台，并进行数据结果的转化，门户网站后台得到的是经过可视化处理的数据报告，并能够通过数据源的接口获得相关数据的原始信息。门户网站分布式数据挖掘云平台架构分析论文原稿。数据源层数据源层是门户网站数据挖掘的底层，其能够整合来自数据的分析式计算，在任务拆分的基础上，分配运算资源，从而进行高效的数据分析作为分布式文件系统，能够对海量数据进行存储，通过文件分割和数据节点分配来提升存储的集约性和安全性数据挖掘云平台还能够搭载数据流处理复杂事件处理语言分析联系分析处理等工具......”。

5、“.....也是多样化数据处理工具的整合技术平台。预处理工具是对数据源数据进行标准化处理的工具，包括数据工具多模态实体识别工具等。门户网站分布式数据挖掘云平台架构分析论文原稿。源对接的基础上，对用户的网站访问记录和后台日志进行体化存储，相关数据全部收录到数据仓库中，以便于深度数据挖掘。在日志分析和数据预处理的基础上，云平台还能够进行分布式的数据挖掘，输出可提升门户网站传播效果和阐述用户行为规律的数据报告。数据源层数据源层是门户网站关信息线下数据采集则通过传感器磁卡片技术等进行，获取用户的线下行为数据......”。

6、“.....数据采集后，还须存储已采集数据，如设备存储数据库存储云端存储等。数据预处理采集的原始数据是非标准化的数据，数据的类型大小字段等信息均不统，这种数据特关内容分发到更为空闲的网络通道，从而避免网络传输的拥堵，提高处理效率。云计算化，能够通过云计算技术对网络资源和计算能力进行整合调配，从横向和纵向上对整个处理过程进行技术的扩展，从而提升系统运行效率。访问记录与日志分析门户网站分布式数据挖掘云平台能够在资云平台上的多样化数据，涵盖非结构化数据半结构化数据结构化数据类型。在实现充分的云计算平台互联互通的情况下，数据源层能够对接多个云平台的数据，实现对于海量数据的整合和存储......”。

7、“.....大数据挖掘平台层大数据挖掘平台层是门户网站分布提升了门户网站数据挖掘的输出效果和运行效率。客户端层通过系列大数据挖掘工具和相关技术，海量的云平台数据能够通过计算机语言进行高效处理。在客户端层，数据处理的结果能够通过可视化工具人机交互技术数据源技术等进行加工，从而转换成能够被人工识别和阅读的数据报告。在门不利于进行深度的数据挖掘，因此需要在数据采集和存储的基础上进行数据预处理。数据预处理需要对已采集和存储的信息进行筛选分类集合转化等操作，进而将数据进行标准化加工，在定格式规则下建立数据存储与管理系统。基于分布式系统......”。

8、“.....通过云端进行更高效的数据运算和智能分析，能提升数据挖掘的报告质量和输出价值。云时代数据挖掘的核心技术数据采集与存储数据采集是进行数据挖掘的基础阶段，采集技术分为线上和线下两种类型。线上数据采集主要通过网络终端后台实现，例如档案日志浏览点击等相录与日志分析用户数据动态分发网络等实现数据挖掘与智能调度。关键词门户网站分布式系统数据挖掘云平台架构中图分类号文献标识码文章编号在信息技术不断发展的背景下，多样化的数据信息通过网络进行传输，数据的类型和规模均呈现出爆炸式增长。数据规模的不断增长呼唤有效的数数据可视化与数据转化技术，数据挖掘输出的结果是规范的数据报告。需要指出的是......”。

9、“.....以便于报告使用者进行检查与学习。云数据挖掘报告可在政府政策研究公共管理行業研究消费者行为研究等领域广泛应用。本文探讨门户网站对云数据挖掘技术的种应输，数据的类型和规模均呈现出爆炸式增长。数据规模的不断增长呼唤有效的数据处理和分析技术，只有能够整合数据资源并输出有效数据产品的技术才能够真正挖掘数据的价值，实现更高效的数据运用。数据挖掘技术作为种在较高层次对数据进行高级查询和筛选的技术，具有数据记录整理分对已采集和存储的信息进行筛选分类集合转化等操作，进而将数据进行标准化加工，在定格式规则下建立数据存储与管理系统......”。