大数据环境下数字资源的深度挖掘与推送平台设计研究

随着时代的发展,一些先进的理念与技术不断问世,大数据已经成为这个时代的重要象征。在大数据平台背景下,存在着众多的数字资源,尽管我们对这些资源进行了研究,但是,在更深的层次中还隐藏着很多丰富的资源有待于挖掘。应用一套高效灵活、适应性强的数据系统来统一管理这些数据,如何在大数据背景下,利用构建推送平台进行数字资源的挖掘就成为了一项重要的工作。     

大数据环境下计算机应用技术和信息管理的整合

<正>随着大数据技术的不断发展，人们对信息资源的共享与利用提出了新的思路。运用大数据信息化平台进行信息资源的集成，通过对信息资源的深度挖掘，实现信息的高效增值，是当前信息技术发展的必然趋势，这一切都得益于计算机技术和信息化技术的结合。本文对大数据的相关概念进行了简要的介绍，并对目前国内计算机应用技术的发展状况进行了分析，并结合云计算技术的实例，对其在大数据环境中的应用进行了研究。本文的研究目的是希望能为今后的发展提供一定的借鉴。     

基于深度挖掘的体检信息智能管存平台研究

由于传统方法未能剔除平台相似数据，导致信息管存平台存在数据容量小、扩展性能差、吞吐量低等问题，基于此，提出基于深度挖掘的体检信息智能管存平台。首先对平台整体构架进行设计，并在平台内设计了各种功能模块，利用深度挖掘算法对平台中的相似数据进行剔除，以此提升平台管存效率。实验结果表明，该体检信息管存平台数据容量大、扩展性能高、平台吞吐量大，具有一定应用价值。     

基于大数据环境下高校图书馆的信息推送服务

计算机和大量新信息技术的应用,为图书馆实现办公自动化,信息资源数字化、信息服务网络化搭建了良好的平台。在网络和大数据环境下,高校图书馆作为信息技术人才和信息资源的主要产生地,积极研究和应用新信息技术获取和向相关信息用户推送各类学术资源以提高图书馆和教学科研人员的核心竞争力,是当前高校图书馆人需要面对和研究的问题。     

“大数据”时代背景下的计算机信息处理技术

以计算机为代表的信息技术的发展产生了大量的数据,而数据资源丰富,通过对数据进行深度挖掘与处理就可以获得有价值的资源。随着大数据时代的到来,人们的工作与生活方式都发生了重要的变化。而计算机在这其中扮演了重要的角色,工作开展利不开计算机。在大数据时代,计算机信息处理工作也面临着一系列的挑战。本文就大数据"时代背景下计算机信息处理技术的分析作简要阐述。     

大数据环境下图书馆数据来源与采集研究

随着图书馆数字化、网络化的发展,数据挖掘及数据分析技术的层出不穷,通过对图书馆产生的大量的用户行为信息记录、资源信息和服务信息数据的分析和挖掘,为图书馆的发展提供了重要的依据,本文针对图书馆各种软件、系统及资源数据建设现状,总结了大数据环境下图书馆可以采集的数据,为大数据环境下图书馆数据分析与挖掘提供借鉴和参考.     

基于大数据的高校图书馆定制化信息服务研究

随着图书馆数字资源、用户信息和服务信息的日益增多,用户个性化信息需求不断增加,这为高校图书馆提供定制化信息服务提出了更高的要求。因此,文章深入研究了大数据技术在高校图书馆定制化信息服务中的应用,通过综合信息服务平台搭建,用户行为数据挖掘,定制化智能服务推送等方面,提高图书馆的服务质量,从而更好地为学校发展提供支撑和动力。     

云媒体智慧城市电视平台建设

本文介绍了江苏有线云媒体智慧城市电视平台的建设,该平台整合了城市政务数据中心、各部委办局数据系统与广电云媒体电视平台资源,基于Web的B/S架构建设,通过高清双向电视顶盒,为广大市民提供了个性化的个人信息服务.平台还对各数据孤岛进行的深入整合、挖掘和筛选,实现了用户信息与机顶盒的绑定、定时在电视界面推送信息与短信、实时通知等功能,极大地提升了用户体验.     

空中平台信息系统技术架构研究

首先,阐述了空中平台信息系统从构建总线与局域网到主动推送与按需分发结合交换数据的技术架构演化历程;然后,参考开放式系统互联理论,提出了空中平台信息系统以地址、数据、信息为核心元素的三层技术架构模型,并指出多媒体交互应用是空中平台信息系统下一步演化的重点方向;最后,从资源使用效率的视角,分析了具有开放特征的技术架构对空中平台信息系统研发和使用的重要意义.     

大数据背景下云计算共享资源平台的应用探究

随着计算机网络技术的不断发展,人们进入了一个大数据的时代,在这样的背景下诞生了云计算技术,其在各个领域,特别是在资源、信息领域中有着广泛的应用。文章主要探讨了在大数据时代背景下云计算共享资源平台的建设和应用,主要从虚拟技术中探讨平台的建设,并从现实角度分析平台在用户服务和社会针对性发展方面的两个重要应用。     

信息推送技术在企业中的应用研究

随着网络技术的迅速发展,整个社会已进入信息化数字时代,人们获得知识及信息的渠道已经发生了巨大的变化。与传统的方式相比,现在人们更多的从互联网上进行信息的获取。互联网上汇聚着各类信息,而用户需要的只是其中一部分信息,如何才能获得真正需要的信息,在这种需求下,一种新的技术和新的信息服务方式产生了,即推送技术和信息推送服务。推送技术的本质是让信息主动去找用户,特点是信息服务的主动和个性化。通过该技术,可以将用户所需信息主动推送到用户面前,因此对推送技术研究显得十分有意义。本文从推送技术入手,论述了推送技术的原理及应用,并针对应用到工程院信息系统中的推送技术进行了论述,这对企业信息系统的应用有一定的实用性和应用价值。     

大数据财政投资预算管理的应用价值分析及实践——以新能源项目为例

研究认为,需要将“互联网+预算管理”引入到财政投资中来,充分挖掘大数据所提供的信息资源。文章以新能源项目为例,便能为应用价值分析提供具体的技术背景,并使研究工作能够下沉到专项预算管理之中。基于全面预算管理视角,应用价值可以从预算编制、预算执行、效益评价中得到体现。实践应用价值的策略为,整合信息化平台实现信息集成、加强人员培训挖掘大数据资源、开发社会和生态效益量化指标、需辩证看待大数据的应用价值。     

基于群体智能的通信网络告警关联规则挖掘算法研究

在移动互联网发展背景下逐渐呈现出海量数据传输特点,同时,在海量数据传输过程中数据深度、广度均得到发展,为此,在数据价值多元化发展领域中,应注重针对信息通信网络运营管理环境中网络告警关联规则挖掘进行分析,然后,在群体智能视角下,优化挖掘算法,满足信息通信网络中数据资源管理需求,打造良好的数据传输空间,提供良好的信息通信网络环境。本文从通信网络告警关联规则分析入手,并详细阐述了挖掘算法的具体应用。     

基于大数据的设备报修信息管理系统的设计与实现

该系统以中山职业技术学院校园设备报修管理实际情况为背景,分析了基于大数据环境下开发和部署的设备报修管理系统的框架,实现了设备上报维修、报修信息推送、设备信息管理、报修数据可视化这四个主要的功能,并且运用大数据方式对传统数据进行挖掘和形成可视化报表。除了为用户提供更简单便捷的设备故障报修方式,还实现成本的节约和效率提升,有利于高校绩效考核和管理透明的高效化。     

基于大数据技术的企业信息资源管理系统

企业信息资源管理系统面对大规模和多类型数据涌入时,处理效率低,系统容易崩溃,设计基于大数据技术的企业信息资源管理系统。分析Hadoop平台体系结构,确定资源管理系统整体架构,设计每个子系统对应的功能,部署系统硬件环境;利用大数据融合技术设置软件执行算法,通过模糊调度挖掘资源间关联规则,根据相似性函数,建立同类资源的融合模型,提高业务处理效率,完成系统整体设计。实验表明,该系统的CPU利用率仅在30%左右,处理时间在1.00s以内,大大缩短了处理时间,提高了处理效率。     

试论如何利用大数据统计技术实现新闻传播的精准化推送

随着社会经济不断发展,网络技术和通信技术已经得到广泛应用,为人们生活带来较多便利.21世纪是电子信息时代,又被称作大数据时代,数据迅速激增,因此会出现数据冗余,用户难以在该环境下找到自己需求信息.在此情况下新闻传播受到影响,为促进新闻行业在大数据环境下发展,必须提升其精准化推送效率,本文就如何利用大数据统计技术实现新闻传播的精准化推送展开研究.     

大数据环境下文本信息挖掘系统设计

传统文本信息挖掘技术系统能够对文本信息进行系统的信息挖掘,但是在大数据环境下容易产生系统的数据识别乱码以及数据干扰。针对上述问题,提出一种大数据环境下文本信息挖掘系统设计方案,在系统的硬件设备上增加数据简化器,通过数据简化器能够对数据进行一定的过滤筛选,保证数据进入识别阶段的准确率,同时促进了数据挖掘过程的效率,对文本信息挖掘的过程使用质数矩阵模型,通过建立的质数矩阵模型能够有效地对文本信息进行深层次的挖掘。同时优化了Aprioirt计算方法,保证了对文本信息的优先识别度,避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。为了验证设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性,设计了对比仿真实验,通过实验数据的分析,有效地证明了设计的大数据环境下文本信息挖掘系统的有效性,避免了传统方法中出现的数据混乱以及数据干扰问题。     

大数据时代完善财税数据治理的思路与方法

随着财政税收事业的不断发展,财税信息部门亟须进一步探索大数据时代下的数据治理,通过扩大采集途径、制定数据标准、统一数据口径,整合数据资源,加强数据生命周期管理,深化数据利用,挖掘数据价值,建设基于财税数据云的数据分析应用大平台。     

已知网络入侵模式的低匹配度数据信息集挖掘平台设计

在已知网络入侵模式下对低匹配度数据信息集进行挖掘时,缺少对低匹配度数据信息集的处理和分类选取过程,存在挖掘不准确,效率低的问题。设计并实现了一种已知网络入侵模式下对低匹配度数据信息集挖掘平台,介绍了平台的总体硬件结构,利用数据采样预处理模块实现从源数据到挖掘数据的映射,完成离散化、数据过滤等处理过程。依据KC89C72 DIP40FILE分类器进行低匹配度数据信息集的分类,储存到SSRAM中,并以此为基础,通过数据挖掘模块对储存的低匹配度数据信息集进行确认与挖掘。软件设计过程中,对已知网络入侵模式的低匹配度数据信息集挖掘平台进行了详细的分析,并给出低匹配度数据信息集挖掘的实现过程以及程序代码。实验结果表明,该平台的低匹配度数据信息集挖掘准确率、误差率、时间及所需内存均优于传统的Fuzzing平台,具有一定的实用性。     

数据挖掘技术在网络教学平台中的应用研究

在当前网络教学改革实践过程中,随着网络教学平台数据的提升,不仅教学平台处理数据量大,用户也具备差异性,应用数据挖掘技术,可以挖掘网络教学平台有用信息,满足用户自主应用该平台学习的需求,发挥积极影响。本文将研究网络教学平台中数据挖掘技术的应用,并为之提出优化策略。