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大数据驱动的网络信息平面_

随着互联网逐步深入人类的生活,人们对互联网的服务质量提出了更高的要求,这给互联网带来了巨大的挑战:一是移动网络、空间网络等异构网络以及各种异构终端的接入,网络规模不断扩大,导致网络服务管理复杂;二是互联网新应用的出现,给网络服务提出了更高的要求.但是,由于网络和应用缺乏相互的感知,严重影响了网络质量的提高.为了解决网络与应用相互独立的问题,需要建立网络信息平面来沟通网络和应用以提高网络服务质量.随着SDN(Software-DefinedNetworking)等网络新技术的发展和大数据思想深入影响到互联网的架构和通信模式,在网络架构中融入大数据驱动的网络信息平面以及密集计算驱动的分析方法已成为重要的研究向.在现有的网络中,利用测量数据构建网络服务平台并通过数据驱动的方式优化网络资源的管理效率和提升用户体验,也成为当前工业界和学术界关注的热点.文中首先分析了网络信息平面构建的必然性,然后提出了一种大数据驱动的网络信息平面架构,分析了信息平面研发中面临的三大难题,最后,对解决这些难题提出了一些想法和建议.

  • 2021-06-24
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大数据与监视型资本主义

本文首先介绍了监视型资本主义的概念,描述信息时代的资本是如何通过 收集个人数据,无视私隐,筛选用户,在不受法律监控的情况下进行帝国式扩展的。进 而,本文提出数据的附身性和数码资本错位这两个特征,用以分析技术如何在数据收集 和应用上激活数据的私人财产属性,以及资本如何利用价值错位和技术优势去诱使用 户参与这一资本增值的进程。数据的附身性揭示了个体如何被卷入大数据时代的生产 关系,数码资本错位揭示了资本具体实现监视型资本主义的技术。这两个概念将完善 监视型资本主义这一理论体系,进一步展现这个时代隐蔽的不平等状况。

  • 2021-06-23
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基于隐私保护的政府大数据治理研究

5G时代数据的基础性战略资源属性进一步突显,数据是政府推进国家治理体系和治理能力现代化的有力支 撑资源和工具。与此同时,个人隐私也逐渐受到关注,成为进一步运用政府大数据需要解决的核心问题之一。 在分析5G时代政府大数据隐私新特征、现有数据法律对政府大数据隐私保护的影响的基础上,提出一个基于 隐私保护的政府大数据治理模型,探讨5G时代背景下政府如何在利用好自身大数据资源改善服务质量和效 率的同时保护公众隐私,以期对新时代政府治理能力提升有所助益。

  • 2021-06-22
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数据流计算模型及其在大数据处理中的应用

如今无界、乱序的大规模数据集越来越普遍,并且消费者对这些数据集的处理需求日益复杂,如时间语义、窗 口以及处理时延等。针对在无界、乱序的大规模数据集上演进的数据处理需求,探讨了大数据处理中的数据 流计算模型。一方面,从执行引擎层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流图;另一方面, 从统一编程层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流编程模型。在此基础上,进一步结合 Spark批处理引擎和Flink流计算引擎等多个执行引擎,对比分析了数据流图和数据流编程模型在2类执行引擎 中的具体实现。

  • 2021-06-22
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论大数据的反垄断法规制——以其生产要素内涵为视角

随着大数据应用的不断深入,相关垄断问题更加复杂。从大数据的生产要素内涵 角度认识其垄断实质,能够增强对潜在垄断问题的识别和分析能力,完善反垄断规制理论 和法律适用。对其生产要素内涵的研究表明,大数据扩大了网络效应的外延形成大数据网 络效应,网络效应的反垄断分析应当分别考虑传统网络效应和大数据网络效应的竞争影响, 特别是注意两者竞争影响强度评估方法的差异;大数据改造了范围经济的反垄断适用,扩 张了集群商品竞争相关市场界定的适用范围,应当在“最小产品组合界定法”的基础上增 加集群商品适格检验,并重视消费者偏好验证。

  • 2021-06-21
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Web大数据环境下的不一致跨源数据发现

中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题,严重影响了互联网的可信度和 质量.目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中,对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量 庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少.针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征,将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型; 研究不同类型的web数据不一致特征,建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算 系统;从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上,实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法,并结合这两种方法的特点,基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次 概率判定的Web不一致数据的自动发现算法.该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进 行实验,并与传统架构和其他方法进行了比较,实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性.

  • 2021-06-21
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面向大数据处理的数据流编程模型和工具综述

利用大数据计算平台对大量的静态数据进行数据挖掘和智能分析助推了大数据和人工智能应用的落地。在面 临互联网、物联网产生的日益庞大的实时动态数据的处理需求时,数据流计算被逐步引入目前的一些大数据 处理平台中。针对数据流的编程模型,比较了传统软件工程的面向数据流的分析和设计方法与目前针对大数 据处理平台的数据流编程模型提供的结构定义和模型参考,分析了两者的差异和不足,总结了数据流编程模 型的主要特征和关键要素。分析了目前数据流编程的主要方式以及与主流编程工具的结合,针对大数据处理 的数据流计算业务需求,给出了可视化数据流编程工具的基本框架和编程模式。

  • 2021-06-21
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大数据与实证社会科学研究范式的延续与变革

大数据从两个角度影响实证社会科学。从数据层面看,虽然数据量的增长没有改变传统社会科学研究中从样本推断总体的基本逻辑架构,从而并未对传统社会科学研究范式进行完全重构;但数据形式的急速扩展和数据精度的不断提升拓展了社会科学研究的议题,丰富了社会科学研究的内容。从数据分析技术看,包括计算社会科学在内的一系列大数据算法抛开了理论和解释的必要性,专注于事物之间的相关而非因果关系,并在此基础上寻求对社会现象的预测,从而开拓了实证社会科学的预测新范式;与此同时,大数据算法与传统计量模型的融合进一步改善着因果识别的效果,从而推动着社会科学中传统理论化因果解释范武的发展。

  • 2021-06-18
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