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位置大数据隐私保护研究综述

大数据时代移动通信和传感设备等位置感知技术的发展形成了位置大数据,为人们的生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益.由于位置大数据用途多样,内容交叉冗余,经典的基于“知情与同意”以及匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私.位置大数据的隐私保护技术度量用户的位置隐私,在信息论意义上保护用户的敏感信息.介绍了位置大数据的概念以及位置大数据的隐私威胁,总结了针对位置大数据隐私的统一的基于度量的攻击模型,对目前位置大数据隐私保护领域已有的研究成果进行了归纳.根据位置隐私的保护程度,可以把现有方法总结为基于启发式隐私度量、概率推测和隐私信息检索的位置大数据隐私保护技术.对各类位置隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并重点介绍了当前该领域的前沿问题:基于隐私信息检索的位置隐私保护技术.在对已有技术深入分析对比的基础上,指出了未来在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户位置隐私的发展方向.

  • 2021-04-17
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大数据驱动的管理与决策前沿课题

本文分析和总结了大数据环境下管理与决策研究与实践所呈现出的新特征，以及理论与实践范式、支撑技术、价值开发、产业与生态系统治理等 4 个方面所面临的重大挑战。在此基础上，对大数据资源管理与政策、基于大数据的管理与决策创新、大数据技术的信息科学基础、大数据分析与处理的数学与计算基础等 4 个主要领域的前沿课题进行了梳理，并对制造业/服务业、公共管理、商务、医疗、开放式教育和金融等典型大数据应用领域的实践发展及其潜在影响进行了讨论，以期推动相关研究探索与实践发展，把握和应对大数据为管理与决策科学研究及应用所带来的大机遇和大挑战。

  • 2021-04-17
  • 阅读956
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基于“大数据”的商业模式创新

“大数据”正以各种方式和路径影响着企业的商业生态，它已经成为企业商业模式创新的基本时代背景。本文在阐释“大数据”之大变革性的基础上，提出“大数据”对商业模式创新驱动的三维视角，即大数据资源与技术的工具化运用、大数据资源与技术商品化推动“大数据”产业链形成、以“大数据”为中心的扩张引发行业跨界与融合；在商业模式创新的企业层面，揭示了“大数据”在企业价值主张创新、关键业务与流程创新、收益模式创新、外部关系网络与价值网络重构中的运用；在“大数据”产业链层面，沿大数据产品价值链的横向延伸、大数据技术产业链纵向定位与整合界定了六种基本商业模式类型，洞悉了以提供完整解决方案为导向的商业模式创新趋势；在行业层面，提出基于“连接”与“融 合”的两种新兴商业模式———平台式商业模式和数据驱动跨界模式；并从资源基础论、创新理论、价值链理论、交易成本理论等角度剖析不同层面创新的不同驱动原理。 本文为企业在“大数据”时代探寻商业模式创新切入点提供了一个系统化的分析框架

  • 2021-04-17
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大数据系统和分析技术综述

首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势；随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用（包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等）进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用；最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.

  • 2021-04-17
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智能配用电大数据需求分析与应用研究

智能电网是大数据的重要技术应用领域之一。随着智能电网的发展，高级量测体系、各种监控系统的大规模部署产生和积累了大量数据，充分挖掘这些数据的价值具有重要意义。针对智能配用电业务，首先分析智能配用电大数据的特征；然后分析数据融合后的智能配用电大数据整体业务需求和应用场景，其中重点研究大数据环境下的用户用电行为和负荷预测两个典型应用场景，提出大数据环境下的研究思路和方法；接着分析业务应用中的大数据关键技术；最后给出了智能配用电大数据应用技术架构。

  • 2021-04-17
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多模型融合推荐算法——从原理到实践

互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，能大大增加这些内容的转化率，对各类应用系统都有非常巨大的价值

  • 2021-04-17
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大数据流式计算_关键技术及系统实例

大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.

  • 2021-04-17
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大数据_内涵、技术体系与展望

随着复杂系统测试、试验和状态监测产生的数据呈级数增长，大数据逐渐成为各种工业领域的研究热点。为此，从大数据定义、产生、特性的角度阐述大数据的内涵，重点强调大数据产生三要素的彻底变革，并按照大数据处理流程———产生、存储、预处理、分析及挖掘、呈现，归纳得出大数据处理的通用技术体系，分析了技术体系中各环节技术的发展现状。最后，从数据科学、工业 4． 0 以及信息物理系统的角度，阐述大数据发展的趋势，并分析了大数据发展的挑战。

  • 2021-04-17
  • 阅读245
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