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多维数据的不确定性可视相关分析

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第6期30卷 1089-1099页

作者：张怡熊朝阳张加万天津大学软件学院天津300350

基于不确定性的相关关系和原始数据的相关关系作为2种相关关系具有一定的联系与区别.为了找出不确定性相关关系并有效地对比这2种关系的异同,发现可能产生额外不确定性的数据特征,提出了一套分析框架和交互系统.首先进行聚类分析,并根... 详细信息

基于不确定性的相关关系和原始数据的相关关系作为2种相关关系具有一定的联系与区别.为了找出不确定性相关关系并有效地对比这2种关系的异同,发现可能产生额外不确定性的数据特征,提出了一套分析框架和交互系统.首先进行聚类分析,并根据聚类结果得到分组;然后根据不确定性定量方法计算得到的每组不确定性数据来构建不确定性数据集,并进行相关分析和对比分析;最后建立可视分析系统,帮助用户利用不确定性相关关系来筛选出可能产生额外不确定性的数据.使用2个差异较大的真实数据集,验证了文中框架和系统的可用性和有效性.

关键词：不确定性可视化多维数据数据聚类相关分析

多维数据融合的突发公共卫生事件网络舆情引导机制研究

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多维数据融合的突发公共卫生事件网络舆情引导机制研究

作者：李佳玮吉林大学

学位级别：硕士

面对中华民族伟大复兴的战略全局和世界百年未有之大变局,习近平总书记强调当前我国应全面提升防范化解重大风险的能力。近年来,各类突发公共卫生事件时有发生,毒胶囊事件、长生疫苗事件、新冠疫情等事件对公众健康和社会发展造成了严... 详细信息

面对中华民族伟大复兴的战略全局和世界百年未有之大变局,习近平总书记强调当前我国应全面提升防范化解重大风险的能力。近年来,各类突发公共卫生事件时有发生,毒胶囊事件、长生疫苗事件、新冠疫情等事件对公众健康和社会发展造成了严重威胁,由于突发公共卫生事件切实关乎公众自身利益,事件的高关注度极易形成一个庞大的舆情场域,若相关部门没有及时对负面舆情实施有效的引导,极有可能激发公众的恐慌情绪,威胁到社会稳定,严重时甚至对国家安全造成威胁。同时随着互联网的普及,各类新媒体的广泛应用,微博、微信、社区论坛等网络平台成为网民发表意见和表达情绪的重要途径,整个社会进入了人人都有麦克风的新时代,公民利用互联网及时接收到关于事件发展的各类信息,随时随地对事件发表自身言论,表达个人诉求与立场,进而形成强大的舆论场。习近平总书记曾指出要加大宣传舆论工作力度,加强舆论引导,规范和完善信息发布机制。为真正把突发公共卫生事件网络舆情问题解决在萌芽之时、成灾之前,这就要求我们加强对突发公共卫生事件网络舆情演化特征研究,把握网络舆情演化规律,构建切实可行的舆情引导机制。本研究从多维数据融合视角出发,把握突发公共卫生事件网络舆情演化特征,旨在构建切实可行的、立体的、多元化的突发公共卫生事件网络舆情引导机制,具体的研究内容如下:首先,对突发公共卫生事件及其舆情、引导的国内外研究现状进行总结梳理,在述评过往研究的基础上界定了突发公共卫生事件及其网络舆情的相关概念,明确研究对象的内容及特征;其次,立足多维数据融合视角,构建多维数据融合的突发公共卫生事件网络舆情引导逻辑框架,以突发公共卫生事件网络舆情的生命周期数据维、情感数据维、话题数据维三个维度的数据融合感知突发公共卫生事件网络舆情的情感和话题随舆情生命周期的波动变化,获取关键时段内舆情话题及用户情感倾向,剖析突发公共卫生事件网络舆情特征,进行可视化呈现,并以“长生疫苗事件”为例进行实证研究;最后在前文研究基础上构建全面立体的突发公共卫生事件网络舆情引导机制,即“三步走”预警机制、“一核多元”联动机制以及“五位一体”保障机制。本文基于态势感知理论、生命周期理论、议程设置理论等各学科理论从多维数据融合角度研究突发公共卫生事件网络舆情特征和引导机制,将理论与实践结合,为突发公共卫生事件网络舆情研究领域向跨学科角度发展提供了有益探索,有利于精准解构突发公共卫生事件舆情发展特征,以期为有关部门应对突发公共卫生事件舆情问题提供参考。

关键词：多维数据突发公共卫生事件网络舆情引导机制

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基于隐私计算的行程轨迹求交方案的性能研究

北京化工大学学报（自然科学版） 2023年第4期50卷 42-49页

作者：陈聘之李辉北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

云计算、大数据、物联网及人工智能等技术的快速发展在给人们生活带来便利的同时,也造成隐私泄露和信息滥用等问题,因此在不泄露行程轨迹的情况下对行程轨迹求交问题具有重要的现实意义。提出两种多维行程轨迹数据集隐私集合求交方案,... 详细信息

云计算、大数据、物联网及人工智能等技术的快速发展在给人们生活带来便利的同时,也造成隐私泄露和信息滥用等问题,因此在不泄露行程轨迹的情况下对行程轨迹求交问题具有重要的现实意义。提出两种多维行程轨迹数据集隐私集合求交方案,并进行了性能分析实验验证。实验结果表明,基于Rivest-Shamir-Adleman(RSA)公钥密码体制的隐私集合求交方法具有较高的运算效率,而基于Ben-Or-Goldwasser-Wigderson(BGW)秘密共享的隐私集合求交方法支持更复杂的运算,从而可实现近似求交。由此提出结合两方法特点、取长补短的综合方案。

关键词： Rivest-Shamir-Adleman(RSA) 秘密共享隐私集合求交行程轨迹多维数据

满足本地化差分隐私的多维数据发布关键技术研究

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满足本地化差分隐私的多维数据发布关键技术研究

作者：刘高源山东大学

学位级别：硕士

随着智能设备的普及和大数据时代的到来,每天都在产生海量的数据信息,这些数据涵盖了各个领域。通过收集和分析数据,帮助数据收集者更好地理解数据拥有者的行为、偏好和需求,使得数据收集者能够做出更好的决策和制定更有效的战略,从而... 详细信息

随着智能设备的普及和大数据时代的到来,每天都在产生海量的数据信息,这些数据涵盖了各个领域。通过收集和分析数据,帮助数据收集者更好地理解数据拥有者的行为、偏好和需求,使得数据收集者能够做出更好的决策和制定更有效的战略,从而改进服务质量,提高服务满意度。然而,大数据时代也带来了一系列的问题和挑战。数据中往往包含大量的个人敏感信息,无论是在数据收集或是发布阶段,直接进行数据收集与发布将导致个人隐私信息泄露。随着数据安全和隐私保护逐渐得到人们重视,隐私保护技术也不断加强。本地化差分隐私(Local differential privacy)技术作为当前最先进的隐私保护技术之一,得到越来越多的关注。然而,现有的工作主要关注满足本地化差分隐私的单维数据收集和发布任务,对于满足本地化差分隐私的多维数据发布问题的研究刚刚起步。因此,本文针对多维数据、集值数据流两种典型的多维数据,对满足本地化差分隐私的多维数据发布问题进行了深入的研究,并做出了如下贡献:(1)提出了一种新的满足本地化差分隐私的多维数据发布方法,称为PrivIncr。在该方法中,首先基于所构建的概率图模型的稀疏性以及本地化差分隐私的可分割性,提出了基于增量学习的概率图模型构建方法。其主要思想是通过逐步地修剪具有较弱相关性的边(属性对),将更多的数据和隐私预算分配给有用的边,从而提高了所构造的概率图模型的准确性。特别的,在该方法中,引入了高精度的数据积累技术和低误差的边修剪技术,以提升模型构造精度和效率。其次,基于联合分布分解和冗余消除,提出了新的本地化差分隐私大团联合分布计算方法,有效解决了联结树中大团联合分布计算问题。通过实验表明,PrivIncr方法能达到理想的数据效用,并有效地降低通信开销。(2)首次解决了满足本地化差分隐私的集值数据流发布问题。在本文中,首先基于自适应预算划分策略,提出了一种有效的基线方法PrivSVS。该方法通过定义非相似误差和发布误差两个变量,以量化相邻时间戳的分布波动情况,并自适应的选择合适的策略(发布策略或近似策略)进行统计信息发布。此外,为了进一步降低效用损失和通信成本,基于集值数据中各项分布估计的独立性,以及集值数据流的波动特性,进一步提出了优化方法,称为Optimized-PrivSVS。其主要思想是,若观察到某些项的分布在当前时间戳的波动较小时,直接采用近似策略发布这些项的分布,更多的数据和隐私预算被用于其他项的分布估计,从而提高估计精度。实验结果表明,PrivSVS和Optimized-PrivSVS均能够达到有效的数据精度,且Optimized-PrivSVS方法具有显著的性能提升。

关键词：本地化差分隐私数据发布多维数据集值数据流

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多维数据判别分析的非参核密度算法研究

计算机工程与应用 2019年第6期55卷 8-12,30页

作者：石凯聂富强孙峰西南财经大学统计学院成都611130 乐山师范学院数学与信息科学学院四川乐山614000

判别分析在数据挖掘、识别中有着广泛的应用,其中充分利用训练集的信息,改进判别规则算法,降低误判率一直是众多研究关注的焦点。传统的一些判别算法中,往往事先假定数据的分布类型来建立判别规则,但多维数据结构往往存在违背假定的情形... 详细信息

判别分析在数据挖掘、识别中有着广泛的应用,其中充分利用训练集的信息,改进判别规则算法,降低误判率一直是众多研究关注的焦点。传统的一些判别算法中,往往事先假定数据的分布类型来建立判别规则,但多维数据结构往往存在违背假定的情形,从而导致较高的误判率。针对此类问题,提出采用非参核密度算法建立多维数据的判别规则,同时通过Iris数据和Seeds数据进行实证分析。结果表明,与现有的判别分析算法相比较,所提判别算法利用样本资料信息更充分,显著提高了多维数据的判别精度,并且该算法不受分布假定的限制,具有广泛的适用性。

关键词：多维数据判别分析非参数统计核函数概率密度

从光谱到时谱——遥感时间序列变化检测研究进展

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武汉大学学报（信息科学版） 2021年第4期46卷 451-468页

作者：张立福王飒刘华亮林昱坤王晋年朱曼高了然童庆禧中国科学院空天信息创新研究院遥感科学国家重点实验室北京100101 石河子大学新疆生产建设兵团绿洲生态农业重点实验室新疆石河子832003 中国科学院大学北京100049 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871 广州大学地理科学与遥感学院广东广州510006

地物的光谱信息是遥感数据的重要特征,对遥感光谱信息的利用经历了从黑白全色影像到多光谱、高光谱再到时间序列的发展历程。近年来,随着卫星遥感技术的发展和历史数据的积累,大量的重复观测数据被获取。长时序的遥感数据包含光谱维、... 详细信息

地物的光谱信息是遥感数据的重要特征,对遥感光谱信息的利用经历了从黑白全色影像到多光谱、高光谱再到时间序列的发展历程。近年来,随着卫星遥感技术的发展和历史数据的积累,大量的重复观测数据被获取。长时序的遥感数据包含光谱维、时间维和空间维4个维度的信息,这在一定程度上能够避免同谱异物、同物异谱的现象。目前还没有统一的概念对长时序遥感数据进行描述,在光谱概念的基础上,提出时谱的概念,详细论述了时谱的理论方法和关键技术,首次尝试对时谱的理论体系进行构建。首先回顾了传统的遥感时间序列变化检测方法,分析传统变化检测方法的优点与不足;然后对时谱的理论方法进行阐述,介绍时谱在数据组织与存储、数据重构、特征深度挖掘和数据源4个方面的关键技术;并介绍基于时谱信息的典型农作物分类和变化检测方法,以期能够为时谱变化检测相关研究提供参考;最后对时谱变化检测研究进行了展望。

关键词：遥感时间序列变化检测多维数据时谱

多维数据融合的高校科研数据管理模型构建与运行保障研究

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情报科学 2020年第12期38卷 110-115页

作者：吴云峰长春理工大学吉林长春130022

【目的/意义】构建多维数据融合的高校科研数据管理模型从而完善高校科研服务创新管理体系,推动高校科研管理发展。【方法/过程】分析高校科研数据维度,对高校科研数据规范化后生成通用XML数据交换格式,构建多维数据融合的高校科研数据... 详细信息

【目的/意义】构建多维数据融合的高校科研数据管理模型从而完善高校科研服务创新管理体系,推动高校科研管理发展。【方法/过程】分析高校科研数据维度,对高校科研数据规范化后生成通用XML数据交换格式,构建多维数据融合的高校科研数据管理模型。模型分为数据采集层、数据处理层、数据融合层、发现层以及应用层等五个层次。【结果/结论】通过对多维高校科研数据融合,规范科研工作的流程,提升高校科研院所管理水平,促进科研成果的推广。

关键词：多维数据科研数据数据融合模型构建

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多维数据压缩存储方法研究

信息记录材料 2024年第1期25卷 200-202页

作者：王凯张立博李昌伟李帅王林中国绿发投资集团有限公司北京100010

为提高多维数据压缩存储性能,本文利用模型视图控制器(model view controller, MVC)架构建立了多维数据的压缩存储方法。在该方法中,主要通过多维矢量矩阵进行多维数据压缩、通过关系数据库进行多维数据存储。从对比试验结果看,所提出... 详细信息

为提高多维数据压缩存储性能,本文利用模型视图控制器(model view controller, MVC)架构建立了多维数据的压缩存储方法。在该方法中,主要通过多维矢量矩阵进行多维数据压缩、通过关系数据库进行多维数据存储。从对比试验结果看,所提出的多维数据压缩存储方法存储时间短且压缩效率高,可为后续类似研究提供参考。

关键词：多维数据 MVC架构压缩存储

多维数据可视化展示形式信息传递效率的比较研究

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多维数据可视化展示形式信息传递效率的比较研究

作者：车婉宁北京邮电大学

学位级别：硕士

21世纪是信息网络时代,伴随数据和信息技术的迅速发展,海量复杂数据出现,这些数据中蕴含大量的价值,但当处理数据的能力无法有效处理海量数据时,我们就无法基于这些数据对现实问题进行分析和决策。数据可视化可以帮助人们获得海量复杂... 详细信息

21世纪是信息网络时代,伴随数据和信息技术的迅速发展,海量复杂数据出现,这些数据中蕴含大量的价值,但当处理数据的能力无法有效处理海量数据时,我们就无法基于这些数据对现实问题进行分析和决策。数据可视化可以帮助人们获得海量复杂数据中更深层次的规则,解决现有问题或预测未来趋势。因此,数据可视化已成为当今时代研究的热点问题之一。数据收集和采集技术的飞速发展使获得数据的数量和维度增加,多维数据在生活中已随处可见。但是多维数据难以理解和识别,因此从中获取有效信息非常困难。研究人员对多维数据的处理趋向于进行数据统计和计算,在数据的显示和表示方面存在一些限制,所以面对日益增加的多维数据,有效进行数据处理,弄清数据关系,从无序的数据中筛选出有效信息并将其可视化,是当前数据可视化应用面临的的主要问题。目前,多维数据有散点矩阵、平行坐标图、脸谱图等多种展示形式,不同数据展现形式在多维数据中的信息传递效率存在巨大差异,但集中于数据展示形式信息传递效率的研究还很少。本论文从多维数据这个信息时代的重要现象出发,探讨多维数据可视化的研究现状,归纳常见的数据类型及可视化展现形式,结合多学科的角度(如视觉心理学、数据分析与数据挖掘、图形学、人机交互等)对数据可视化进行多角度的研究与论述。本文重点研究多维数据,对多维数据可视化的基本问题进行概述,从数据属性角度将多维数据划分为空间数据、时序数据、层次数据、网络数据四种数据类型。以数据可视化过程和明茨纳的可视化设计层次嵌套模型为依据将多维数据的可视化划分为四个层级,分别为数据结构层、交互模式层、视觉表现层与技术实现层,结合实际案例分析不同维度的多维数据可视化展现形式,使用DEA法通过比较实验研究不同数据展现形式的信息传递效率差异,利用实验数据得出不同数据类型何种数据展示形式可充分发挥可视化较好信息传递效果。最后根据实验结果,对不同数据类型的多维数据进行可视化表现形式的设计实践。

关键词：多维数据数据可视化展示形式信息传递效率