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大数据时代下金融营销宣传行为监管政策研究_杨佳

"金融营销宣传行为"属于狭义金融广告的范畴,除了具备一般金融广告的特征外,大数据下的金融营销宣传行为还具有受众明确,针对性强；信息分散,隐蔽性强；载体多样,内容丰富；违法成本低,涉及金额大等新特征。近年来,我国金融营销行为监管取得了一定的进展,但仍存在金融营销宣传行为难以有效监测、时效性强、取证难度大、无统一评判标准、缺乏高效的协同处理机制等突出问题。想要健康有序地推动金融营销宣传活动,需要监管者、服务提供方、消费者的共同努力,本文对金融营销宣传行为监管政策进行了系统梳理,提出大数据时代下的金融营销宣传行为监管思路。

  • 2021-06-21
  • 阅读168
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大数据时代高校图书馆智慧服务5W模式构建_宋甲丽

文章对大数据时代图书馆智慧服务特征以及智慧服务的4个层次进行分析,总结归纳出以资源建设为核心,以新技术应用为导向,以用户需求为中心,以空间再造为趋向的图书馆智慧服务5W模式。从资源建设、服务创新、技术应用、馆员提升、用户交互等方面,为图书馆智慧化服务的发展和创新提出建议。

  • 2021-06-21
  • 阅读148
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基于云安全与深度学习的区域大数据分析方法研究_杨睿

准确分析区域经济的各项大数据,具有重要的研究价值。为此,文中使用深度学习与云安全技术建立了区域大数据分析系统。为保证各类经济数据共享的安全性,该系统针对常见终端的智能网络,采用区块链技术架构了包括局部区块链、终端服务器与本地储存的数据传输网络。为实现对各类经济大数据进行精准、有效的分析,系统使用循环卷积神经网络结合日内方向运动分析手段,建立了包含输入层、卷积层、递归层与输出层的SI-RCNN网络,可以准确识别出大规模数据中的各种特征。使用该系统对某地区一段时间的水消耗大数据进行实验测试,测试分析结果表明,系统对数据的分析精度最高可达99.8%,具有良好的应用前景。

  • 2021-06-21
  • 阅读132
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大数据时代因果关系的重构及认识论价值_张晓兰

大数据时代最重要的认识变革就是由探究事物的因果关系转向关注相关关系。实际上,相关关系的挑战早在"休谟问题"和"量子理论"就已经开始,但它们并非要彻底否定因果关系,而是提出要重新刻画因果关系的历史重任。朱迪亚·珀尔首次重构"因果关系之梯",强调因果关系有三个不同层级即关联、干预和反事实,并对应三种认识能力即观察能力、行动能力和想象能力。相关关系只是因果关系的最低层级,人类要想改变世界和创构世界,就要迈上因果之梯的更高层级,呈现出人类的主动行动和对虚拟创构物的想象。大数据因果关系的重构意味着一场人类的认知革命,不仅意味着整体上实现创构认识论的发展,彰显个性化知识的价值,而且意味着强人工智能的可能性。

  • 2021-06-21
  • 阅读154
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基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型设计_王栋

针对传统预测模型准确度低、泛化性差的问题,提出基于支持向量机的配电网全域大数据自动化预测模型。在配电网正常运行的情况下,采集全域实时运行数据,并调取该配电网的历史数据。利用聚类划分的方式处理数据采样结果,通过支持向量机的回归处理,分析出配电网全域大数据的特征,从而推断出大数据的变化规律。以数据的特征分析结果为基础,分别得出配地啊暗网全域线损数据、负荷数据以及电能数据的预测结果。经过模型效果测试实验的设计与分析得出实验结论:与传统预测模型相比,设计的配电网全域大数据自动化预测模型的预测误差降低了0.45,具有更高的应用价值。

  • 2021-06-21
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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。

  • 2021-06-21
  • 阅读122
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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
  • 阅读140
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智能网络下职业健康风险大数据分析方法_刘博

针对目前职业健康数据大、技术分析落后的问题,提出了新型的解决方法。该方法构建出包括数据获取层、数据存储层、数据处理层和数据分析层的系统架构,实现了职业健康大数据的采集、存储、计算和数据传递。该研究方法还采用大数据挖掘算法实现职业健康大数据的微观分析,通过AdaBoost算法实现不同健康大数据的关联分析,通过BP神经网络模型实现健康大数据的故障诊断,又采用可视化技术实现数据的集合与映射,提高职业健康大数据的管控,试验表明,该研究的方法数据处理速度快,准确率大于95%。

  • 2021-06-21
  • 阅读140
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