基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测_谢奇爱

为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率,研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测方法。模糊化处理网络中存在的大数据,构建模糊数据库,分类聚集模糊数据库中的模糊数据,离散化处理模糊数据的连续属性,确定模糊数据频繁关联规则,通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数据；以此为基础,分析用户恶意访问流量特征,加权处理用户访问流量特征与用户信息熵特征,建立多特征融合的网络恶意行为识别模型,完成网络恶意行为识别检测。经实验验证,该方法识别检测网络恶意行为时准确率较高,在93%以上,漏检测率较低,低于8%,在数据挖掘时具有较低的时间消耗与空间消耗,支持度较高。

2021-06-21
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智能电网环境下电能计量大数据智能多维分析_严绍奎

针对目前现有的电能计量数据分析系统处理效率低下、计算周期过长和性能差等问题,设计出一套基于大数据技术的计量装置智能多维分析系统。该系统SQL分析通过Spark SQL实现,来弥补复杂HQL转换成Map Reduce任务后计算时间长的问题；数据采集预处理方面采用基于合区聚合法ETL技术,解决了传统ETL技术处理效率差的问题；多维分析方面则采用基于关联规则的What-if分析方法,解决了传统多维分析性能差的问题。实验表明,该方案具有效率高、编程简单、易操作、性能好等优点,保证了电能计量数据分析系统稳定性。

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大数据环境下安全数据失真机理模型研究_吴家豪

数据失真防治是提高大数据的应用能力及决策的准确性一种有效手段。基于数据失真的理论基础，描述安全数据失真影响因素和流动过程，剖析安全数据失真的成因。其次，构建安全数据失真的机理模型，并提出安全数据失真的防治策略。结果表明：安全数据的采集、分析、认知和反馈不充分是导致安全大数据失真的原因，可从失真前、失真时和失真后3个时期减少安全数据失真。

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基于人工智能技术和互联网的数学个性化学习模式以及教学策略应用实验研究报告

当前，人工智能、互联网+、线上教学等已经全面进入中小学课堂，各学科教学也积极探索、总结人工智能和互联网对学科教学的正向促进作用。通过有目的有计划有督促地实施，培养学生合作、探究意识、创新能力，培养学生的良好学习习惯和学习自律性，提高教学效率。本文以初一年级为例，初步探索了人工智能技术和互联网对学生数学个性化学习的影响。

2021-06-21
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大数据视域下高校数据治理优化路径研究_周炜

大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途经,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

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基于大数据的颌骨囊性病变诊疗系统的研究_林宗缪

论文设计了基于c4.5和BP的颌骨囊性病变诊疗分析系统。对颌骨囊性病变的大数据进行分析处理。系统的分析结果可用于指导颌骨囊性病变的分类、诊断、治疗、预测、评估。实验表明,系统对大数据级别的颌骨囊性病变进行决策支持和特征诊断具有可行性和有效性。系统具有高吞吐能力、高扩展性、高容错性,有较好的推广使用价值。

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大数据环境下的高校就业信息管理系统设计_卢岩

由于高校就业信息管理存在效率低、针对性差的问题,为提升高校就业信息管理效率,设计了大数据环境下的高校就业信息管理系统。大数据采集模块可以利用不同信息格式换算和自主识别输入信息技术采集就业信息；采集到的信息经过大数据存储和处理模块整合后传输至大数据分析管理模块实施信息整合分析管理,从而完成大数据环境下的高校就业信息管理系统设计。系统测试结果表明,所设计系统的各项功能在实际应用中安全性高、针对性强,可以提升高校就业信息管理效率,具有一定的实际应用价值。

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基于Spark框架的电力大数据服务技术_孙煜华

电力大数据服务是智能电网建设的关键,提出了基于改进AP聚类的用电行为分析方法和基于随机森林的电力负荷预测方法。针对AP聚类分析用电行为存在的复杂度较高问题,利用熵权法确立指标权值,改进相似度计算方式,实现了用户用电行为的快速准确分析。针对电力负荷预测问题,采用模糊C均值构建历史相似日样本集,利用随机森林预测电力负荷。为提高电力数据服务运行效率,构建了基于Spark框架的并行数据处理平台。实验结果表明,提出方法能够有效提取用户的用电行为和预测电力负荷,且性能优于现有方法。

2021-06-21
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