航空旅客信用体系建设

本文通过分析航空旅客行为数据,并借助大数据技术对旅客进行信用评价.通过航空旅客信用体系分析,为航空服务提供决策支持.     

基于Spark的航空信息服务平台

针对大数据时代下,海军航空部队存在的种种数据治理问题,设计了一种基于Spark的航空信息服务平台,平台实现了航空数据的存储,分析与挖掘等功能.平台采用4层体系架构,使用了HDFS分布式文件存储框架和Hive数据仓库工具实现了数据的存储和管理.最后,通过仿真实验,比较在不同数据量下航空信息服务平台与传统航空数据仓库的性能优劣.通过海军航空信息服务平台建设,可以有效为海军航空部队实训提供数据支撑,为平台使用者提供辅助决策.     

航空飞行试验工程大数据管理与应用思考

飞行试验是航空装备研制的重要环节之一,形成和产生的工程数据具有明显的大数据特征。传统的以试验测试数据为主的数据管理思想,难以保证试飞工程数据及其关系的完整性和准确性,无法全面表征飞行试验全过程,不利于试飞数据的再利用。在分析航空飞行试验复杂系统工程的有机组成及其工程大数据的本质特征和逻辑结构的基础上,结合近年来在飞行试验数据管理和处理研究中取得的技术成果和实践经验,提出了基于试飞工程全生命周期的航空飞行试验工程大数据管理思想,以试验对象为中心的一体化大数据采集和系统化大数据结构模型,和面向业务的基于SOA的分布式系统框架,便于建立一个综合、全面、开放的试飞工程大数据管理和挖掘应用平台,促进航空产品试飞数据处理效率的提升和试飞工程大数据在航空科研中的挖掘和广泛应用,发挥试飞工程大数据的发展助推作用。     

教育大数据的核心技术应用现状与发展趋势

目前,利用云计算、物联网等大数据技术加快教育行业和领域的研究,必须依托于大数据的核心技术。教育大数据的发展符合我国现代化发展对人才重点培养的要求,具有推动教育变革的巨大潜力。因此,笔者基于教育大数据的核心技术,分析其应用现状和当前发展过程中面临的挑战,并探讨了教育大数据的未来发展趋势。     

刍议大数据技术在信息安全领域中的应用

新时期背景下,科学技术发展速度明显加快,信息安全发展趋势愈加复杂.在此过程中,安全数据量骤然增加,安全防护的思想也实现了转型化发展,由此信息安全领域跨入了大数据时代.将大数据技术作为重点研究对象,并与现代社会大数据技术在各领域行业变革中的重要性相互结合,探讨了其在信息安全领域中的具体应用,希望有所帮助.     

大数据分析中的计算智能研究现状与展望

随着产业界和科学界数据量的爆炸式增长,大数据技术和应用吸引了众多的关注.如何分析大数据,充分挖掘大数据的潜在价值,成为需要深入探讨的科学问题.计算智能是科学研究和工程实践中解决复杂问题的有效手段,是人工智能和信息科学的重要研究方向,应用计算智能方法进行大数据分析具有巨大的潜力.对大数据分析中的计算智能方法进行综述,结合大数据的特征,讨论了大数据分析中计算智能研究存在的问题和进一步的研究方向,阐述了数据源共享问题,并建议利用以天文学为代表的数据密集型基础科研领域的数据开展大数据分析研究.     

以数据为中心的智慧城市研究综述

在城市信息化浪潮与数据科学崛起的共同推动下,智慧城市开始在全球范围内成为未来城市发展的新理念与新实践.大数据、数据活化、数据挖掘等数据管理、应用与分析技术在智慧城市建设当中具有核心作用.站在信息科学的视角之上,围绕以数据为中心这一主题,对当前智慧城市研究工作的最新动态进行了综述.梳理了当前智慧城市相关研究中广泛采用的城市数据类型及其特点,并从相关研究工作和技术与研究特点两个大的方面对该领域的研究工作现状进行了介绍.其中相关研究涵盖了技术体系研究、数据驱动的智能交通、城市计算技术和城市人类活动的统计力学等方面.而技术与研究特点的介绍包括核心技术与理论,以及领域研究的学科交叉、城市数据为中心、区域特性等方面.最后对该研究领域未来可能的发展方向进行了总结和展望.     

飞行试验大数据技术发展及展望

现代航空武器装备综合化和信息化程度越来越高,飞行试验测试数据的种类增多,测试数据量剧增,飞行试验进入了大数据时代;试飞大数据的来临,对试验数据的获取、记录、传输和处理等传统技术及模式产生了强大的冲击,也提出了严峻的挑战;文章在简要介绍大数据概念及国外研究应用现状的基础上,通过总结分析飞行试验数据的新特征、新需求,提出了“试飞大数据”的概念,得出飞行试验数据是典型大数据的结论;按照试飞测试流程和大数据技术范畴,重点分析了试飞大数据技术中的数据获取、交换、记录、传输、监控、处理、存储等关键技术,最后,对试飞大数据技术的应用前景进行了展望.     

大数据与人工智能:大数据智能时代

继移动互联技术和云计算技术之后,能够称得上颠覆性信息技术的当属大数据技术了.它使得我们能够对数量大、种类多、价值密度低、本身快速变化的数据进行有效地、低成本地存取、检索、分类以及统计.但这不代表我们可以高效率和低成本地掌握这些数据中蕴藏的巨大价值,诸如隐性社会科学规律和经验.不过值得一提的是,人工智能技术在大数据分析、预测等领域已经开始崭露头角,展现出了强劲的发展势头,大数据的核心使用价值在人工智能技术的发展与运用下展示了巨大潜力.同时,大数据技术的发展也为人工智能领域带来了大量机遇和挑战,更加激发了该领域的无限发展可能性.     

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.