异构大数据网络的多维关联细粒度数据挖掘算法

为了解决具有密度高、关联复杂的异构大数据网络的数据挖掘效率低下问题,基于多维关联架构,结合细粒度控制提出了数据挖掘算法.首先,在异构大数据网络存储与转发、处理的数据个性特征和差异化的基础上,给出了异构大数据网络数据定义和多维关联模型.接着,基于大数据网络多维关联初始化进程,通过大数据单位重构、维度置换、细粒度化和粒度均衡等,提出了多维关联细粒度数据挖掘算法.最后,通过与粗粒度算法、线性化结构数据挖掘算法对比了在不同网络规模和数据规模下的执行效率.实验结果表明,所提算法具有更佳的执行效率.     

基于物联网的智能计算机实验室管理系统

计算机实验室管理是高校管理中的一个重要环节.笔者详细阐述了基于物联网的计算机实验室管理系统的架构以及各个功能模块的特点,在实现了传统计算机实验室管理系统功能的同时,还有效的实现了各部门信息的共享和资源的整合.为计算机实验室管理工作提供了便利.实现了高校计算机实验室的信息化、科学化、规范化管理.本文探讨了一种基于物联网技术、RFID技术的计算机实验室管理系统,使得计算机实验室各种纷繁复杂的海量电子设备以及软硬件系统整合成为可能.     

基于网络数据库的机房管理系统

计算机机房管理是高校教学管理中一个非常重要的环节。详细阐述了基于网络数据库的机房管理系统的构成以及各模块功能特点,不仅实现了传统机房管理系统的功能,还有效的实现了各部门信息资源的共享。     

基于云平台的虚拟化机房管理系统

虚拟化已经成为现代数据中心的一个主要推动者,提高资源利用率、系统支持选项和应变能力,云计算技术进一步推动了其发展,为计算用户提供按需配置和可扩展性成为可能;利用云平台中心建立了虚拟化的机房管理系统,降低了机房建设成本和设备管理维护工作量,提高了机房的服务能力和学校的信息化水平。     

基于改进Apriori的网络安全感知方法

针对网络安全态势评估过程中存在数据源单一、实时性不强、准确率不高的问题,提出一种基于改进关联规则算法(Apriori算法)的网络安全态势感知方法;通过对数据的分析,发现在网络中存在关于安全态势的关联规则;通过网络攻击影响熵值序列的分析,对关联规则进行分类为空间正常和异常空间,进而对关联规则进行聚类分析;根据聚类后的规则划分网络安全态势等级;将改进后的算法应用到网络安全态势感知当中,实验结果表明,该方法满足了网络安全危险预警和实时监控的要求;改进的算法用于安全态势感知是可行的、有效的。