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大数据管理:概念、技术与挑战   总被引:14,自引:0,他引:14  
云计算、物联网、社交网络等新兴服务促使人类社会的数据种类和规模正以前所未有的速度增长,大数据时代正式到来.数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源,如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题.大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,数据管理方式上的变革正在酝酿和发生.对大数据的基本概念进行剖析,并对大数据的主要应用作简单对比.在此基础上,阐述大数据处理的基本框架,并就云计算技术对于大数据时代数据管理所产生的作用进行分析.最后归纳总结大数据时代所面临的新挑战.  相似文献
2.
网络评论倾向性分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
Web2.0的兴起使得包括新闻评论、产品评论在内的各种网络评论大量涌现,针对评论信息的监管和利用中的问题多种多样,重点研究其中的网络评论倾向性分析.以知网为基本的语义字典,提出一种改进的词汇相似度计算方法,在此基础上融合同义词词林对词汇的倾向性计算做出改进,进而利用相关语言学知识实现了从细粒度的词汇到粗粒度的评论的倾向性判断.实验表明,该方法对于真实网络环境下的网络评论倾向性分析具有较高的准确率.  相似文献
3.
一种基于免疫遗传算法的网络新词识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
随着互联网的发展,网络新词不断涌现,但是目前的分词方法很难及时、准确地对其做出识别。对此提出一种应用免疫遗传算法的网络新词识别方法。在分析网络新词特点的基础上,利用汉语词群现象和词位的概念提取出示范抗体,在遗传算法进行的过程中有针对性地注入该抗体。实验表明,该方法对于分词碎片中符合词群现象的新词有着极高的识别率,对于一般网络新词的识别率也基本令人满意。  相似文献
4.
在很多应用领域中,向量的Top-k连接查询是一种很重要的操作,给定两个向量集合R和S,Top-k连接查询要求从R和S中返回距离最小的前k个向量对.由于数据的海量性和高维特性,传统的集中式算法已经无法在可接受的时间内完成连接查询任务.MapReduce作为一个并行处理框架,能够有效地处理大规模数据.由于其高可扩展性、高可用性等特点,MapReduce已经成为海量数据处理的首选实现方案,在很多领域都得到了广泛的应用.文中基于分段累积近似法对高维向量进行降维,然后利用符号累积近似法对高维向量进行分组;在此基础上,结合MapReduce框架,提出了基于SAX的并行Top-k连接查询算法.实验表明,文中所提方案具有良好的性能和扩展性.  相似文献
5.
慈祥  马友忠  孟小峰 《软件学报》2014,25(4):813-825
Top-K查询在搜索引擎、电子商务等领域有着广泛的应用.Top-K查询从海量数据中返回最符合用户需求的前K个结果,主要目的是消除信息过载带来的负面影响.大数据背景下的Top-K查询,给数据管理和分析等方面带来新的挑战.结合MapReduce的特点,从数据划分、数据筛选等方面对云环境下的大数据Top-K查询问题进行深入研究.实验结果表明,该方法具有良好的性能和扩展性.  相似文献
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