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大数据网络中用户特征数据准确检测仿真

计算机仿真 2017年第6期34卷 415-418页

作者：王玥南阳理工学院软件学院河南南阳473000

对大数据网络中用户特征数据进行准确检测,可对用户进行准确定位,提高用户的服务质量。进行特征数据检测时,应对大数据网络中用户特征数据间的关联度进行计算,获取数据聚类中心,并结合数据类型判断阈值进行用户特征数据数据筛选完成检测... 详细信息

对大数据网络中用户特征数据进行准确检测,可对用户进行准确定位,提高用户的服务质量。进行特征数据检测时,应对大数据网络中用户特征数据间的关联度进行计算,获取数据聚类中心,并结合数据类型判断阈值进行用户特征数据数据筛选完成检测,但是传统方法通过将用户特征数据周期定义为一个函数,依据不同特征的支持度和置信度完成检测,但是无法利用数据的关联性获取聚类中心,不能计算数据类型判断阈值,降低了检测的准确性,提出一种基于均值密度中心估计的大数据网络中用户特征数据准确检测方法。先利用特征提取方法对用户特征数据进行初步的分类与特征识别,融合于关联度检测原理对各用户特征间的关联度进行计算,在此基础上采用均值密度的中心估计方法获取用户特征数据数据聚类中心,计算出以全部用户数据点为核心的用户数据中心密度集合,设定用户数据类型判断阈值进行用户特征数据数据筛选,完成了大数据网络中用户特征数据准确检测。仿真结果表明,所提方法可以较好的实现对大数据网络中用户特征数据数据的检测,而且具有很好的应用价值。

关键词：大数据网络用户特征均值密度中心估计检测

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大数据网络用户浏览隐式反馈信息检索仿真

计算机仿真 2019年第9期36卷 430-433,468页

作者：屈娟娟中山大学新华学院

传统方法在对大数据网络用户进行浏览隐式反馈信息检索时,存在查全率低、准确率不高等问题。针对上述问题,提出一种基于大数据网络的用户浏览隐式反馈信息检索方法。方法通过观测用户在浏览网络页面时所选取的动作来获取隐式反馈信息,... 详细信息

传统方法在对大数据网络用户进行浏览隐式反馈信息检索时,存在查全率低、准确率不高等问题。针对上述问题,提出一种基于大数据网络的用户浏览隐式反馈信息检索方法。方法通过观测用户在浏览网络页面时所选取的动作来获取隐式反馈信息,并根据这些信息建立用户兴趣更新模型。采用向量来描述用户浏览的网页文档,为各个浏览行为赋予相应的权值,通过该权值从用户的浏览行为推算出用户对某一文档的感兴趣程度,并建立基于用户浏览隐式反馈信息的用户兴趣模型,并利用用户兴趣更新模型对兴趣进行更新,提高检索精度,以此实现大数据网络用户浏览隐式反馈信息检索。实验仿真证明,与传统方法相比,所提方法较能够有效提高检索有效性、查全率、准确率。

关键词：信息检索大数据网络用户浏览隐式

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大数据网络恶意入侵数据准确恢复仿真研究

计算机仿真 2017年第12期34卷 279-282页

作者：孟祥鹏河南大学濮阳工学院河南濮阳457000

对大数据网络恶意入侵数据的恢复,能够有效保证入侵后网络的正常运行。对入侵数据的准确恢复,需要建立网络恶意入侵数据估计模型,对测试样本进行重构获得系数矩阵,完成数据准确恢复。传统方法更新待恢复区域内的数据,对比迭代前后的网... 详细信息

对大数据网络恶意入侵数据的恢复,能够有效保证入侵后网络的正常运行。对入侵数据的准确恢复,需要建立网络恶意入侵数据估计模型,对测试样本进行重构获得系数矩阵,完成数据准确恢复。传统方法更新待恢复区域内的数据,对比迭代前后的网络数据残差与阈值,但忽略了获得样本系数矩阵,导致数据恢复精度偏低。提出基于稀疏编码的大数据网络恶意入侵数据恢复方法。采用遗传优化方法对网络恶意入侵数据的参数进行估计,以数据的对数似然函数作为目标函数,建立网络恶意入侵数据估计模型,将数据样本划分为训练样本和测试样本,采用训练样本对测试样本进行重构获得系数矩阵,采用范数正则化因子惩罚目标函数,使得重构的数据系数矩阵稀疏,由此完成大数据网络恶意入侵数据恢复。实验结果表明,所提方法能够有效地利用相关信息进行数据填补,从而提高破损数据恢复准确度。

关键词：大数据网络恶意入侵数据恢复

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大数据网络多记录信息自适应融合仿真研究

计算机仿真 2019年第2期36卷 275-278,318页

作者：许绘香张慧苏玉郑州工程技术学院信息工程学院河南郑州450044

针对当前方法无法防止跟踪系统监测对象的丢失,降低了大数据网络多记录信息融合准确性和网络生存寿命的问题,提出一种基于一致性测度的大数据网络多记录信息自适应融合方法,计算大数据网络中传感器节点的信息融合率、单位时间信息能耗... 详细信息

针对当前方法无法防止跟踪系统监测对象的丢失,降低了大数据网络多记录信息融合准确性和网络生存寿命的问题,提出一种基于一致性测度的大数据网络多记录信息自适应融合方法,计算大数据网络中传感器节点的信息融合率、单位时间信息能耗以及生存寿命,得到网络单位时间能耗与多记录信息融合率之间的关系和融合信息率与网络生存寿命之间的关系,通过设置阈值确定一个融合信息率权函数最优值,以保证网络生存寿命与融合信息率的最大化;在此基础上,采用时间信息形成的一致性测度和可靠性测度,分析大数据网络中传感器节点的时间序列波动大小,通过引入映射函数和不同的门限方法将测度可靠性较高的用于多记录信息自适应融合。仿真结果表明,所提方法不仅延长了大数据网络生存寿命,而且提高了多记录信息自适应融合准确性。

关键词：大数据网络多记录信息自适应融合

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大数据网络入侵过程的痕迹数据监测方法研究

科学技术与工程 2016年第14期16卷 254-258页

作者：张凯重庆市气象局

大数据网络数据规模巨大,对入侵过程痕迹数据进行监测的效率通常较低,一些带有入侵痕迹的数据特征在大数据环境下,特征逐渐淡化,当前方法无法在淡化的情况下准确采集痕迹数据的特点,无法形成待监测数据与痕迹数据之间的关系,导致监测效... 详细信息

大数据网络数据规模巨大,对入侵过程痕迹数据进行监测的效率通常较低,一些带有入侵痕迹的数据特征在大数据环境下,特征逐渐淡化,当前方法无法在淡化的情况下准确采集痕迹数据的特点,无法形成待监测数据与痕迹数据之间的关系,导致监测效率和精度低下。提出一种基于模糊聚类概率的大数据网络入侵过程的痕迹数据监测方法,将采集的痕迹数据转换成频域信号,对其进行频谱或功率谱分析,依据时间变化的幅值将其转换成随频率变化的功率。采用核主元分析对痕迹数据信号特征进行提取,利用非线性转换将样本痕迹数据信号从输入空间映射至高维特征空间,在高维特征空间中通过PCA进行痕迹数据信号的频域特征提取。构建一个数学模型对特征模糊聚类概率进行描述,对待监测数据和痕迹数据之间的特征模糊聚类概率进行计算,通过衡量理论进行对比分析,使大数据网络入侵过程中的痕迹数据被完整的监测。实验结果表明,所提方法不仅所需时间少,而且监测精度高。

关键词：大数据网络入侵过程痕迹数据监测

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大数据网络下船舶轨迹异常故障检测技术优化

舰船科学技术 2019年第10期41卷 34-36页

作者：刘志方广州南洋理工职业学院

为全面控制船舶航行轨迹,保持良好的航向应用条件,提出大数据网络下的船舶轨迹异常故障检测优化技术。从上限边界数值确定、下限边界数值确定2个角度,完成大数据网络下的船舶轨迹异常范围确定。在此基础上,通过轨迹故障类型划分、节点... 详细信息

为全面控制船舶航行轨迹,保持良好的航向应用条件,提出大数据网络下的船舶轨迹异常故障检测优化技术。从上限边界数值确定、下限边界数值确定2个角度,完成大数据网络下的船舶轨迹异常范围确定。在此基础上,通过轨迹故障类型划分、节点故障检测属性关系确定、偏导优化系数计算3个步骤,完成大数据网络下船舶轨迹异常故障检测技术的优化操作。模拟实验结果表明,与基础故障检测技术相比,应用优化技术手段后,船舶航行轨迹的时间复杂度得到适当降低,单一节点处的轨迹密度提升明显,船舶航行应用条件得到有效保障。

关键词：大数据网络轨迹故障异常检测边界数值故障类型检测属性偏导优化

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大数据网络的均衡调度平台设计与改进

现代电子技术 2016年第6期39卷 62-65页

作者：蒋本立张小平湖南科技职业学院电子信息系湖南长沙410004 湖南科技大学信息学院湖南湘潭411201

当前的数据调度平台以数据完成时间实现网络资源的调度,将任务完成时间当成网络均衡调度的基础,未考虑大数据网络的能耗指标,无法实现真正的网络均衡调度。提出基于能量评判的大数据网络均衡调度平台,平台由服务模块、控制模块、虚拟化... 详细信息

当前的数据调度平台以数据完成时间实现网络资源的调度,将任务完成时间当成网络均衡调度的基础,未考虑大数据网络的能耗指标,无法实现真正的网络均衡调度。提出基于能量评判的大数据网络均衡调度平台,平台由服务模块、控制模块、虚拟化模块和物理资源模块组成,包括资源定义模块、资源监测模块以及资源调度模块三大功能模块。设计一种基于能量评判的网络资源调度模型,在一定的时间区间内,以能量消耗最佳为约束条件,全面分析大数据网络资源调度中的能量评判问题,给出调度平台采集数据的关键代码。实验结果表明,所设计平台的平均能耗率、吞吐率以及CPU利用率指标都较优,具有较高的负载均衡效果。

关键词：大数据网络均衡调度平台网络资源调度能量评判

大数据网络时代推进群众路线的原则及对策研究

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大数据网络时代推进群众路线的原则及对策研究

作者：隋亚昆河北农业大学

学位级别：硕士

当今,数据信息爆炸式增长,网络飞速发展,大数据走进了我们的生活。随着网络信息技术的发展,对大数据的技术处理达到了一定的水平。我国对大数据的阐述,以及对其功能、特点、用途的研究也日益深入。大数据网络技术的应用已遍及社会各个... 详细信息

当今,数据信息爆炸式增长,网络飞速发展,大数据走进了我们的生活。随着网络信息技术的发展,对大数据的技术处理达到了一定的水平。我国对大数据的阐述,以及对其功能、特点、用途的研究也日益深入。大数据网络技术的应用已遍及社会各个领域。目前,大数据的应用引起政府的高度重视,但在运用大数据落实群众工作方面的研究仍有待加强。落实党的群众路线,做好党的群众工作,是我国国家性质的本质体现,也是中国共产党执政兴国的必然要求。大数据网络时代,更好地落实群众路线,要求我们与时俱进,充分运用大数据技术。结合大数据网络,有利于拓宽推进群众工作的途径,提高群众工作的效率,增强群众工作的准确性。将群众工作与大数据网络时代背景相结合,通过文献研究法、比较分析法等,对大数据网络背景下推进群众路线进行阐述。大数据网络是互联网的产物,具备海量、高速、多样、价值等特点,同时具备可视化和预测等功能,这与开展群众路线工作相契合。我国互联网用户众多,网络政治参与度高,同时,大数据网络的功能能够落实群众路线,这使得运用大数据技术推进群众工作成为可能。大数据网络在广泛收集社情民意,提前预警突发事件,突出人民群众的主体地位,群众工作的量化方面具有重要意义。同时,不可否认的是,大数据网络时代的来临为我们落实群众路线带来了挑战,要求党树立大数据思维,提高执政能力,转变执政方式,加强数据立法等。面对这些问题,必须积极应对,坚持重点论与两点论相结合的原则、公开性与安全性相结合的原则、虚拟性与现实性相结合的原则,切实做好大数据网络时代的群众路线。同时本文针对大数据网络环境下的群众路线提出了加强领导干部的信息素养、培养专业大数据技术人才、搭建良性的新兴互联网平台、完善大数据网络相关法律法规四个对策,从而保证在大数据背景下更好的落实群众路线。通过对大数据网络的探究,阐述了大数据与群众工作,对于数据捕捉的内在统一性,揭示了大数据网络对落实群众路线的途径提供了更多可能,为在大数据网络时代落实群众路线提供了理论支持。

关键词：大数据网络群众路线群众利益

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关于大数据网络中数据分类优化识别研究

计算机仿真 2018年第8期35卷 307-310,414页

作者：丁春晖宁夏医科大学理学院宁夏银川750004

对大数据网络中数据进行分类优化识别,能提升数据管理的效率。数据处理中,难以保证数据样本集的纯度,降低了数据分类的准确率,需要对大数据网络中数据分类优化识别进行研究。传统方法建立增量式的分类模型对具有不确定性的概念漂移数据... 详细信息

对大数据网络中数据进行分类优化识别,能提升数据管理的效率。数据处理中,难以保证数据样本集的纯度,降低了数据分类的准确率,需要对大数据网络中数据分类优化识别进行研究。传统方法建立增量式的分类模型对具有不确定性的概念漂移数据分类问题进行处理,具有较高的执行效率,但存在数据分类识别的准确率较差的问题。提出基于改进蛙跳的数据分类优化识别方法。采用基于流形的半监督算法,选择出有效数据特征子集,利用改进蛙跳数据分类方法对选择出的子集进行分类优化识别,通过混沌搜索数据分类的初始化解,进行变异操作生成新的数据个体,依据新的个体对青蛙位置进行更新,设计新的寻找方法,提高了算法的寻优能力,完成对大数据网络中数据分类优化识别。实验结果表明,利用所提方法能有效提高数据分类优化识别的准确率。

关键词：大数据网络数据特征提取分类识别