基于Hadoop的移动用户行为模式挖掘平台设计

伴随移动社交网络的快速发展,如何为用户提供贴心和个性化的服务是电信运营商密切关注的问题,要实现个性化服务的核心工作之一就是通过移动用户的消费信息有效发现用户的行为模式,但传统的单机模式下的分析平台已无法有效处理当前的移动大数据,本文针对传统粗糙集理论属性约简方法进行了并行化改造,提出基于Map Reduce的移动数据粗糙集并行约简方法,同时以Hadoop开源平台为基础,构建了移动用户行为模式分析平台,最后通过实验验证了平台的有效性与可用性。     

基于二叉树偏码匿名乱序的云平台协同计算研究

针对传统的云平台协同计算中,顺序数据存取过程安全性差的问题。提出一种基于二叉树偏码匿名乱序的云平台协同计算方法。建立匿名乱序的云平台访问模型,对用户数据进行加密,构建访问权限控制系统,将用户数据与用户信息分离;利用二叉树偏码匿名乱序的方法对用户数据进行存储,在云平台中,用户通过签名密钥实现用数据的控制,云平台只负责数据的存储,从而保证了用户隐私的安全。仿真实验结果表明,改进算法能够保证用户的信息安全,从而提高了云平台计算的服务质量。     

基于异构集群环境下Hadoop作业调度优化的研究

随着计算机技术的发展与信息化的普及,大规模数据处理已经成为计算机产业界的焦点问题和学术界的研究热点。Hadoop是云计算的分布式开源的实现平台,在大规模数据处理方面有着高容量、低成本等优势,也是一个运行在大型集群之上的并行处理系统。Hadoop云平台上的调度算法是对用户作业进行资源分配和调度执行的程序,它的选择合适与否直接关系到用户作业的执行效率。因此,对Hadoop上作业调度算法的研究和改进优化就显得极为重要。本文通过实验验证作业重调度具有更好的响应时间和吞吐量,具有良好的负载均衡,并且大大提高了Hadoop系统在异构平台上的性能。     

基于互联网大数据的招聘智能分析平台的设计和实现

借助大数据工具Hadoop以及互联网上的招聘信息作为数据源,设计了一套针对企业招聘数据和求职者的智能分析可视化平台,从而使用户可以实时了解互联网行业最新动态,采用协同过滤数据分析技术,针对用户设计一套个性化推荐系统。本文在对招聘平台进行需求分析和可行性分析的基础上,着重从总体架构和逻辑架构两个方面进行了招聘平台和个性化推荐系统的设计,并从数据收集模块、数据分析模块、数据可视化展示模块以及个性化推荐模块四个方面来实现平台功能。     

基于hadoop平台的分布式数据挖掘系统研究

以Hadoop为代表的分布式系统,正在逐渐成为大数据挖掘系统必要组成部分。因此,就是在Hadoop分布式系统上完成数据挖掘任务的一次实践。主要任务是使用Hadoop搭建分布式集群环境,并在该环境上部署数据挖掘任务。研究Hadoop系统架构,对其分布式文件系统HDFS和MapReduce并行编程模型的原理和实现进行深入理解。系统掌握数据挖掘过程,将传统的数据挖掘算法使用MapReduce编程实现,并针对Hadoop平台的数据挖掘算法的执行情况进行研究,主要分析其执行效率和可扩展性。选择数据挖掘中的数据聚类任务作为代表,并选择K-means聚类算法做深入研究,掌握其原理并编写其MapReduce版本,在Hadoop平台上测试并验证其效果。通过不同集群规模和不同数据规模的对比试验得出,使用Hadoop分布式系统进行数据挖掘任务具有良好地加速比和效率,计算能力的扩展性能分析也显示了其具有较大的潜力。     

基于Hadoop分布式个性化推荐算法的设计与实现

电子商务系统随着用户和商品的不断增加,会出现信息过载的问题。用户会浏览到一些与自己购买商品无关的商品,影响用户的购物体验,会造成用户的流失,降低平台的转化率。因此,要想增加用户的黏度,就需要提供一些个性化的服务。为了解决电子商务系统个性化的推荐问题,本文研究了基于Hadoop生态平台构建立的个性化推荐系统。采用Map Reduce离线计算框架实现大数据的集群计算,提高系统的伸缩性和计算性能。采用协同过滤和用户特征标签的融合的算法,提高推荐的精准度。实验的结果表明,在Hadoop平台上可以实现分布式的离线计算,产生个性化的推荐结果,克服了传统爆款模型推荐的单一性,提高了推荐质量。     

大数据时代计算机网络信息安全与防护

随着经济发展水平的不断提升,我们也逐渐进入到大数据时代。在这个时代当中,计算机成为生产生活必不可少的得力助手,其安全性也直接成为影响使用稳定的必要条件。立足于现状,首先介绍了大数据时代计算机网络信息安全的定义与内涵,其次对计算机网络信息安全的常见问题进行了介绍,最后则对大数据时代背景下计算机网络信息安全的优化策略进行了解读,希望可以有效提升网络信息安全水平,实现社会稳定和谐发展。     

面向服务的RBAC模型在Sakai平台权限管理中的应用

Sakai平台是一项源于美国的开源课程与教学管理系统,在全球高等教育机构已产生了较大的影响。针对Sakai平台用户的特定需求,在RBAC模型基础上,提出了一种面向服务和基于角色相结合的权限控制方法,实现了Sakai平台开放、动态权限管理,时于推进Sakai平台在教育或学术领域的进一步应用具有重要意义。     

大数据时代计算机网络信息安全与防护措施

大数据时代,数据和信息已经成为人们不可或缺的一部分。但是近年来网络信息安全频繁出现问题,对于社会造成了严重的损失。文章分析了大数据时代计算机网络信息安全特点,总结了影响计算机网络信息安全的因素,最后给出信息安全防护措施。     

大数据时代下的医院信息安全技术研究

当前,随着信息技术的快速发展,基于大数据技术和云计算技术的广泛应用,极大地推动了社会各行各业的发展。但信息技术在推动各行各业发展的同时,也对信息安全带来了极大的冲击和挑战。在大数据时代,如何提高计算机信息安全技术,保障互联网世界信息传输与存储的安全性,就成为该领域最热门的话题。文章就对大数据时代下的医院信息安全技术进行了研究,分析其存在的问题,并针对性提出促进医院信息安全技术发展的建议。     

以大数据为背景对计算机网络信息安全防护技术分析

在当前的社会中,科技获得了长足的进步。尤其是计算机技术,更是得到了质的飞跃。其中较为典型的技术,就是大数据和云计算。尤其是大数据的应用,更是标志着计算机技术已经到了一个全新的时代。原本的低速时代被彻底的终结。真正的实现了信息的高度共享和飞速传递。当然,大数据的应用也让计算机网络信息更加的不安全,许多的不法分子也同样能够通过大数据技术,借助信息的传播来盗取用户的信息,造成用户的巨大损失。在这样的情况下,就需要加强计算机网络信息的安全。本文就从大数据入手,来谈如何更好的加强计算机网络信息安全。     

基于TDH+Hive构建大数据离线计算平台的方法和实现

当前,传统的数据库技术及单纯基于Hadoop的分布式计算方法已无法满足离线数据和业务量的快速增长需求,运行成本大、工作效率低、用户体验差。文章提出基于TDH+Hive的离线计算平台,采用TDH作为离线数据存储平台,并通过Azkaban任务调度工具在Hive中对数据进行相应的ETL转换,根据不同作业对实时性要求的差异,将运行时间分散到不同时间段,实现系统性能的平衡,提升离线大数据的处理效率,同时能够精简数据、节省存储空间,降低后续的开发成本,提升开发效率。     

大数据时代的信息安全策略研究

【目的/意义】大数据蕴藏巨大潜力,但也给个人、企业的信息安全带来巨大风险,研究大数据时代信息安全 问题具有重要意义。【方法/过程】通过对大数据时代信息安全的主要影响因素、大数据时代信息安全存在的问题等 方面进行分析,结合大数据时代信息安全呈现出的新特点,提出了保障大数据时代信息安全的策略。【结果/结论】 该成果对于个人、企业、国家在大数据时代建立、健全各级信息安全管理防护体系具有现实的指导意义。     

B/S程序通用权限管理机制的实现

系统权限（功能）的管理是所有系统,特别是HIS系统和信息管理系统中的核心内容之一。系统权限控制的实现能从根本上解决了数据误删除、误操作等人为因素,可以使数撂在程序端进行良好地管理,使系统用户工作“到位、但不越位”。本文将以ASP．NETC非为验证平台,实现一种全新的权限管理机制。该机制不仅通用于所有B／S系统,而且有效地做到了模块的高内聚、低耦合,更重要的是,将权限控制到最小项,使系统管理员百以灵活地进行权限分配。     

基于云计算架构的西藏生态数据聚类分析算法研究

文章通过分析传统的空间聚类算法以及新发展的聚类分析方法,最终选K-means算法进行研究。基于Hadoop平台,采用HDFS(分布式文件系统)存储数据,结合MapReduce编程模式,对K-means算法进行设计以及编程实现,最后实现了该算法在Hadoop平台上的并行化。通过实验,验证了K-means算法部署在Hadoop集群上并行化运行,在处理空间数据时,该算法有效地减少了时间复杂度,大大提高了实施效率和结果的准确性。     

大数据环境下互联网金融信息安全防范与保障体系研究

【目的/意义】我国互联网金融行业发展迅猛,金融信息安全已成为人们最关注的问题。【方法/过程】通过对 我国互联网金融发展现状、发展优势、不安全因素等方面的分析,提出了大数据环境下互联网金融信息安全防范措 施,并构建了互联网金融信息安全保障体系及平台。【结果/结论】信息安全是互联网金融发展的前提和基础,只有 构建安全的金融信息服务平台互联网金融才会实现可持续发展。     

公共安全大数据平台的研究与设计

本文主要针对公共安全领域快速增长的海量数据处理需求,介绍了当前主流的大数据应用平台Hadoop框架,结合公安业务分析了Hadoop框架优势与应用场景,提出了公安大数据平台的建设思路以及RDBMS与Hadoop框架相结合的混合软件体系架构,从而兼顾海量数据的存储处理与OLTP的高实时性需求。     

基于大数据分布式技术的档案智慧管理

文章通过深入分析档案智慧服务面临的主要技术挑战，提出了档案智慧管理的大数据分布式技术，并进一步构建了基于大数据Hadoop平台集群模式下的档案智慧管理应用模式，以实现大数据分布式技术赋能档案智慧化管理应用。     

基于Hadoop的高校移动图书馆个性化信息服务平台设计

个性化信息服务是高校移动图书馆的发展方向。当前高校移动图书馆中的数据资源已具备大数据特性。本文在Hadoop平台上构建高校移动图书馆个性化信息服务系统,从用户的信息行为角度出发,利用大数据技术获取用户信息需求,并以此作为系统个性化推荐功能的输入,能较好地提升高校移动图书馆个性化信息服务的质量。     

浅析大数据时代下信息安全的特点和要求

随着社会和科学技术的不断发展,大数据时代给人们带来生产和生活上的便利,但是信息安全问题也在威胁着人类社会的稳定。在大数据时代,信息安全需要得到更多人的关注。新时期,信息安全的特点和要求都具备了一些新的因素,给予相关部门和人员一定的压力。本文希望通过结合当前社会中反映出的信息安全问题,探析大数据时代信息安全的特点和要求,希望能给业界带来一些参考意义。