智能运营提升IPTV产品竞争力

山西IPTV智能运营平台,依托实时大数据分析系统,运用智能推荐、智能搜索、语音遥控等技术手段,实现从业务到数据、数据到信息、信息到知识、知识到决策、决策到业务优化的生态闭环,实现对山西IPTV用户行为数据全方位的智能数据服务,从而有效提升IPTV用户活跃度,有效提升运营效率、服务质量和IPTV产品用户感知,使得IPTV产品更具有市场竞争力和传播力。     

一种基于数据服务超链进行情景数据集成的方法

借鉴Web网页超链的思想,提出利用"数据服务超链"的抽象辅助用户显式地描述数据源之间隐含的关联关系,在此基础上提出基于超链的数据服务即时构造方法,使用户能在进行数据服务导航过程的同时对数据进行即时集成。为了辅助用户在数据服务即时构造过程中进行临机决策,以应对变化的需求,还讨论了一种数据服务超链推荐算法以帮助用户选择合适的数据服务超链。结合案例进行了分析评价及实验,结果表明,本文提出的方法能够有效地支持情景数据集成。     

基于大数据的安防体系建设研究和实践

随着大数据、人工智能和云计算等信息技术的发展,安全防护形势也越来越严峻,IT架构和服务模式不断发生变化,传统的安防体系面临着诸多问题.在继承传统的安全防护体系的基础上,提出了将大数据相关技术融入到安防体系中,并从数据接入层面、数据融合分析层面、数据服务层面出发,通过大数据等技术手段构建了安全数据中台,完善了安全防护技术...     

基于大数据分析的智能搜索引擎

目前的网络搜索系统由于缺乏语义支持而饱受诟病。要解决这个问题,需要大数据分析的支持。本文讨论了基于大数据分析的搜索引擎问题。以笔者设计开发的智慧搜索引擎Smart Search为例,阐述了如何借助于大数据分析、借助于语义扩展和本体支持,有效实现智慧搜索的设计思想。对满足用户智慧搜索的搜索系统的总体架构、模块设计和接口设计进行深入分析与讨论。实践表明,借助于大数据分析,可以有效实现智慧搜索。     

移动通信网络中大数据的发展策略研究

大数据是现代信息技术和互联网产业发展到一定阶段的必然产物,电信运营商拥有天然的数据资源优势,为发展大数据分析服务,运营商需从技术体系、业务结构及盈利模式等多个层面实施全面转型。结合移动通信网络介绍大数据的价值链,将其分为4个阶段：数据产生、数据获取、数据存储和数据分析,研究电信运营商面临的问题与相应的发展策略,针对目前大数据的应用现状,最后对Hadoop作简单的介绍。     

一种支持科技信息资源共享的数据服务模型

提出一种用于科技信息资源共享的数据服务模型,支持以服务的形式发布并共享各类科技数据,特别是能在服务层面对数据的容量、冗余度、异常情况,以及完整性等数据本身的质量信息加以描述,并给出了这些质量信息的获取和更新方法.在服务层面为用户提供数据特征和数据质量的参考信息,有利于用户对科技信息资源的选择和使用,能够实现科技信息资源的有效共享,通过在全国科技信息服务网项目中的应用,初步验证了其效果.     

信息通信企业大数据应用部署研究

大数据分析和应用可以带来巨大价值,与传统数据分析相比,大数据分析和应用对数据来源、处理技术、基础资源等多方面内容提出了新的要求。以互联网企业为主的信息通信企业是大数据应用的领先企业,它们具有较好的信息化能力并拥有数据优势,可以从技术能力、组织架构、业务应用等多个层面共同发展大数据。     

大数据时代校园一卡通数据分析与应用研究

为了提高高校大数据应用服务水平,从校园一卡通系统海量的数据中提取分析出对高校管理层进行辅助决策有帮助的信息,为高校数据资源的分析和利用提供参考。在研究大数据及相关技术的基础上,结合校园一卡通系统数据特点与应用,构建基于大数据的校园一卡通数据分析平台模型,并将此模型应用到高校消费分析、图书馆设计服务、综合预警等校园场景中,利用分析结果辅助学校决策,对推动高校数据服务及数据应用具有积极的作用与价值。     

面向云计算的业务支撑系统数据架构实施策略

首先从纯理论角度介绍云计算的概念及云计算的些应用,重点分析了运营商云计算的现状,初步探讨了运营商建设云计算架构策略的关键点;对运营商实施云计算策略的关键点：数据统一策略和数据服务策略进行了介绍;对数据统策略,主要从数据模型层面进行统,对于数据服务策略主要是进行分层设计的思路。     

基于异构混搭架构的大数据平台

广电运营商是天然的收视数据生产者 [1]与数据资产拥有者,广电运营商手中拥有着庞大数据.随着数字电视运营在业务挖掘方面不断深化,为提高服务质量和规划业务发展方向,广电运营商对数字电视用户收视行为进行调查和分析的需求越发迫切.收视率 [2]作为电视播放的关键性指标具有重要的作用和巨大的市场价值,在数字电视业务迅猛发展的冲击下,传统的收视率调查方法会受到制约,特别是用于模拟电视的仪器测量法更是会在数字电视中无用武之地.随着大数据技术的出现,提供了针对海量数据的高效精准分析的技术手段,通过对电视机顶盒数据的采集、解析、分析挖掘 [3],实现对用户收视率及收视行为的分析洞察,从宏观上,实现对数字电视业务进行全方位细致管控;从微观上,支撑对个体用户的行为的标签画像 [4],支撑公司对业务运营的全面掌控及针对用户提供个性化的营销及维系服务工作.     

基于大数据平台的信令数据采集技术研究

针对现有信令数据采集技术所面临的海量数据采集需求以及存储困难等问题,文中研究了基于大数据平台的信令数据采集技术。设计了基于大数据平台的信令监测系统架构,并分析了信令监测系统的大数据解决方案。另外,文中进一步划分了基于大数据平台的信令数据采集架构,主要包括大数据信令采集架构、大数据信令采集模式以及大数据信令采集内容3部分。所设计的面向大数据平台的信令数据采集技术架构可以有效适用于海量信令数据采集场景,为实现大规模分布式信令数据采集提供了工具。     

大数据架构在企业中的应用

摘要：数据是资源已经成为共识,如何获取数据、挖掘数据、把数组资源盘活,成为每个企业都需要深度思考的问题。按照不同层级剖析了大数据架构的关键技术,从企业应用的角度出发,探讨了不同技术的特点与应用范畴。     

大数据架构剖析及数据安全融合技术

从剖析大数据通用技术架构入手,总结数据处理的相关流程;分析和对比数据中台、分级构建两种模式的业务场景、管理架构、建设难度、技术要求、数据处理等,总结其适用范围和优缺点;最后聚焦多级架构模式下数据安全融合技术问题,提出相应的解决办法,为行业大数据构建选型提供有益的借鉴和参考。     

针对运营商的大数据建设方案研究

随着大数据应用在互联网行业的蓬勃发展,大数据逐步成为国内外运营商的关注焦点。首先基于电信运营商面临的挑战和建设难题,分析建设大数据平台的重要性和必要性;然后,结合运营商实际需求,提供了大数据平台建设的关键技术分析、系统架构、设备配置方法和组网方案等,对运营商进行大数据平台的规划、设计以及建设具有很好的借鉴意义。     

网络智能分析系统的设计与实现

网络数据是一座金矿,尤其是基于网络相关的信令类数据,包含了用户的各种行为特征和信息。本文详细描述了基于网络信令数据的分析平台搭建,重点针对大数据处理,数据存储和分析,以及智能化应用几个层面来分别阐述和介绍设计思路和实现原理,为面向客户和业务的网络智能分析系统建设提供参考。     

航空大数据技术的发展与应用

大数据技术在以互联网、电商、金融为代表的第三产业得到了极大的发展和扩充,然而在航空工业领域,大数据技术的价值一直没有得到充分利用与挖掘.事实上,大数据技术在飞行器设计、系统级故障预测以及航空装备维修与保障领域有重大应用价值,值得进行深入研究与探索.首先介绍了大数据的内涵,按大数据流转的生命周期分析了相关技术在航空领域的应用,重点阐述了航空大数据分析技术在系统级故障预测领域的应用,并结合美国大数据分析技术在航空领域的应用现状,指出了航空大数据技术的发展趋势.     

企业级大数据应用顶层架构设计探索

随着大数据时代的来临,善于利用这些庞大的数据信息,将为企业带来巨大的经济效益和发展空间,因此很多企业都投入大量精力在大数据的应用建设中。探索建立一个企业级大数据应用框架,帮助企业按照一个清晰的目标和路径进行大数据应用建设,进而从自身的数据中获得更高层次的敏捷性、洞察力及价值。     

用于智能电表数据分析的大数据平台

智能电网所产生的海量计量数据对数据存储和数据处理的系统架构提出了苛刻的性能要求,为此,文中提出了一种以内核、代理和客户端为主的模块化的大数据平台架构。所提议的大数据平台是基于Hadoop平台扩展,针对TB级别的静态智能电表数据集的存储和查询。实验结果表明,提议的大数据平台能够为电力行业提供一个具有竞争力且易于操作的大型能源数据管理和可视化知识平台,具有支持数据密集型决策的潜力。     

面向网络大数据的安全分析技术应用

大数据分析技术的蓬勃发展,给安全行业带来了许多新的思路和发展机遇.从电信运营商视角,深入解析了面向Netflow、DPI、DNS等网络大数据资源的大数据安全分析平台的架构、技术实现机制等,并介绍了大数据安全分析产品的相关功能和应用场景.     

探究大数据技术调度端电网模型管理和分析架构

为全面统计于统计大运转体系下电网系统的信息,在大数据技术的协助下,建设功能强大的电网模型管理与分析架构,调度端是该架构电热主要应用对象。文章在解读大数据存储结构特征基础上,建设了文本式结构储存电网模型,规划设计结构化的主键值电网模型的时间、空间以及运用多维度的拓展。基于实验设计,比较分析本文设计的模型和传统模型,临界点设定为15min,分析两个模型的错误率,实验研究表明,伴随时间的增加,传统模型的错误率有不断增加趋势,最后达45.68%,而本课题设计出的模型错误率为3.70%。