互聯網將實現信息互連互通，物聯網將現實世界的物體通過傳感器和互聯網連接起來，并通過云存儲、云計算實現云服務。物聯網具有行業應用的特征，依賴云計算對采集到的各行各業、數據格式各不相同的海量數據進行整合、管理、存儲，并在整個物聯網中提供數據挖掘服務，實現預測、決策，進而反向控制這些傳感網絡，達到控制物聯網中客觀事物運動和發展進程的目的。

　　數據挖掘是決策支持和過程控制的重要技術手段，它是物聯網開發中的重要一環。物聯網中的數據挖掘已經從傳統意義上的數據統計分析、潛在模式的發現與挖掘，發展成為物聯網中不可缺少的工具和環節。

　　數據挖掘是物聯網中的重要環節

　　1、物聯網中數據挖掘的新挑戰。

　　·分布式并行整體數據挖掘：物聯網的計算設備和數據在物理上是天然分布的，因此不得不采用分布式并行數據挖掘，需要云計算模式。

　　·實時高效的局部數據處理：物聯網任何一個控制端均需要對瞬息萬變的環境進行實時分析并做出反應和處理，需要物計算模式和利用數據挖掘結果。

　　·數據管理與質量控制：多源、多模態、多媒體、多格式數據的存儲與管理是控制數據質量和獲得真實結果的重要保證，需要基于云計算的存儲。

　　·決策和控制：挖掘出的模式、規則、特征指標，用于預測、決策和控制。

　　2、物聯網中數據挖掘算法的選擇。物聯網特有的分布式特征，決定了物聯網中的數據挖掘具有以下特征。

　　·高效的數據挖掘算法：算法復雜度低、并行化程度高。

　　·分布式數據挖掘算法：適合數據垂直劃分的算法、重視數據挖掘多任務調度算法。

　　·并行數據挖掘算法：適合數據水平劃分、基于任務內并行的挖掘算法。

　　·保護隱私的數據挖掘算法：數據挖掘在物聯網中一定要注意保護隱私。