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大数据的客观性与挖掘渗透理论

随着大数据技术的兴起，一般认为大数据比小数据更具有客观性，因此人们提出要“让数据说 话”的主张。大数据的客观性主要来自几个方面：数据规模更加海量，更具有全面性；数据格式更加多样，更 具有代表性；数据存在于挖掘之前，没有理论预设；数据主要由智能终端自动生成，避免了人为污染。但因为 数据生成人为设计、数据挖掘渗透理论、数据算法存在偏见、数据决策存在黑箱等，大数据也就依然存在着人 的主观性渗透f--I题。因此。小数据时代的观察渗透理论变成了大数据时代的数据挖掘渗透理论。

  • 2021-06-21
  • 阅读189
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基于大数据的子母穿梭车式密集存储系统的优化调度研究

研究在大数据环境下 ，提高子母穿梭车式密集存储系统进出库作业调度效率的方法 ． 首先采用大数据技术实现对大量原始仓储数据的预处理 ，为储位分区 、销售预测提供数据支 持 ．在此基础上 ，通过整合货品信息 、客户信息等数据 ，计算货物存取频率 ，对货位分配进行优 化 ，实现动态高效的储位分配 ．挖掘升降机和子母穿梭车的实际运动特性 ，确定穿梭车存取货 作业行程时间的基本规律 ，据此建立偏差小 、性能良好的进出库作业调度模型 ，设计混合粒子 群算法求解模型 ．开发基于 PyQt５ 技术的智能仓储系统 ，将货位分配与作业调度功能实时应 用 ．实例分析表明 ：不同订单任务下 ，混合粒子群算法解决了基本粒子群算法容易陷入局部最 优的问题 ，体现出较好的鲁棒性 ，能够有效提高子母穿梭车式密集存储系统进出库作业效率 ．

  • 2021-06-21
  • 阅读304
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基于大数据的公交专用道周边用地属性和效益表现分析

为更好推动公共交通优先发展，打造上海“后公交都市”时代，提升公交专用道运营效率， 以上海市已建公交专用道为研究对象，基于手机数据、POI 数据、公交 IC 卡数据、公交 GPS 数据、网 约车 GPS 数据、公交企业运营数据，对公交专用道两侧 500？m 范围内的居住、就业、购物休闲和医疗 服务共 4 项用地属性进行了分析。在此基础上，以 4 项用地属性作为聚类因素，将全市公交专用道进 行聚类，分析各类公交专用道的效益表现及其与用地属性的相关性。该项研究填补了利用大数据进行 公交专用道周边用地属性分析的空白，将加深行业管理部门、公交企业等对公交专用道的认识，有助 于精细化管理公交专用道和优化线路服务

  • 2021-06-21
  • 阅读209
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基于大数据的高职生职业能力提升路径研究

职业能力是胜任某一具体职业而必须具备的能力之和，通常包括核心能力、岗位能力和可 持续发展能力。依托智慧校园建立的大数据平台记录了学生的学习、认证考试、阅读、实习实践、德育 活动等相关信息，为评估学生职业能力现状和预测发展趋势提供了数据支持。本研究从职业能力的表征 入手，设计了以学生职业能力为核心的大数据体系结构的基本框架，从网络资源课程平台、学习管理系统、 实习实践管理系统、德育管理系统、职业能力评价与导航系统五个方面提出了运用大数据平台提升高职 生职业能力的基本路径。

  • 2021-06-21
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思想政治教育大数据研究范式的内涵、特征及应用限度

进入大数据时代,海量数据和智能算法将共同驱动思想政治教育研究范式转型。 大数据 给思想政治教育带来了思维方式、研究内容和研究路径的更新,确保了思想政治教育大数据研究范 式的合理性。 思想政治教育大数据研究范式是一种基本理念、行为规范和实践方法,其基本特征包 括更加青睐全样本、更加注重相关关系、更加突出预测功能、更加注重“自下而上”的知识发现。 当 然,基于大数据的思想政治教育研究范式也有其应用限度,需要警惕“数据主义”陷阱、“技术主义” 陷阱和“数据伦理”陷阱。

  • 2021-06-21
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大数据时代精准营销在京东的应用研究

大数据时代精准营销在京东的应用研究，如何应用

  • 2021-06-21
  • 阅读150
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基于改进K-means算法的电力大数据系统研究

针对电力大数据收集和存储中数据量大、数据收集不精准的问题，提出了基于改进 K-means 算法的电力大数据系统的设计。对传统 K-means 算法进行分析，提出改进之后的 K-means 算法。 根据改进后算法设计电力大数据系统，对系统的架构进行分析，包括数据存储、设备层、数据接入 等模块。对设计的电力大数据系统进行实验，实验结果表明，文中设计的电力大数据系统能够满 足实际需求，提高系统的存储和处理效率。

  • 2021-06-21
  • 阅读168
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基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测

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
  • 阅读254
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