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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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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
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面向智能电网应用的电力大数据关键技术

大数据为智能电网的发展注入新的活力，掌握电力大数据的关键技术对电力行业的可持续发展和坚强智能电网的建立具有重要意义。在分析大数据、云计算、智能电网三者关系的基础上，给出具有通用性的电力大数据平台总体架构，并从电力大数据的集成管理技术、数据分析技术、数据处理技术、数据展现技术 4 个方面深入探讨符合电力企业发展需求的大数据关键技术的选择。最后通过 3 个典型案例，分析了电力大数据关键技术在新能源并网、风电机组安全评估、电网灾难预警上的应用。大数据关键技术在电力行业的广泛应用必将带来行业的变革，将智能电网的发展推向新的阶段。

  • 2021-04-17
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电力用户侧大数据分析与并行负荷预测

随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展，电力用户侧数据呈指数级增长、复杂程度增大，逐步构成了用户侧大数据。传统的数据分析模式已无法满足需求，迫切需要解决电力用户侧的大数据在分析与处理方面的难题。该文分析电力用户大数据的来源，针对电力用户侧大数据的数据量大、种类繁多与速度快等特点，指出电力用户侧的 大数据在数据存储、可用性、处理等方面面临的挑战。结合云计算技术提出一种电力用户侧大数据分析处理平台，将智能电表、SCADA 系统和各种传感器中采集的数据整合，并利用并行化计算模型 MapReduce 与内存并行化计算框架Spark 对电力用户侧的大数据进行分析。提出基于随机森林算法的并行负荷预测方法，将随机森林算法进行并行化，对历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析，缩短负荷预测时间和提高随机森林算法对大数据的处理能力。设计并实现基于 Hadoop 的电力用户侧大数据并行负荷预测原型系统，包括数据集群的管理、数据管理、预测分类算法库等 功能。采用不同大小的数据集对并行化随机森林算法进行负荷预测实验，实验结果表明，并行化随机森林算法的预测精度明显高于决策树的预测精度，且在不同数据集上预测精度普遍高于决策树的预测精度，能够较好的对大数据进行分析处理。

  • 2021-04-17
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再谈数据架构

关于数据架构，包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元，和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构，主要是想谈谈近期工作推进过程的当下，对于数据架构的新的理解和认识。

  • 2021-04-17
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