简介：摘要：本文综述了大数据技术与应用中的数据挖掘算法与模型构建过程。首先介绍了大数据技术的发展趋势，包括数据量不断增长、数据类型多样化、数据智能化应用以及边缘计算的兴起。然后探讨了数据挖掘算法的分类与常见算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等。接着详细阐述了数据挖掘模型构建的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估以及模型优化与调参等步骤。最后，强调了数据挖掘技术在各行业的广泛应用和未来发展趋势，为实现更精准的决策和创新提供了重要支持。
简介：摘要：智慧城市建设倚重大数据技术，然而数据安全与隐私保护问题备受关注。本文探讨了智慧城市建设中数据治理、安全与隐私保护的重要性及应对措施。数据治理包括规范管理、控制数据质量和合规性，确保城市数据安全与隐私保护。在应对挑战方面，强化技术手段、建立权限控制、加强网络安全、设立监管机构和完善法律法规是关键举措。只有在数据安全与隐私保护得到充分保障的情况下，智慧城市建设才能为城市发展注入新的活力，实现可持续发展。
大数据技术与应用中的数据挖掘算法与模型构建
大数据技术与应用中的智慧城市建设与数据治理
