众包国外研究现状

针对许多跨国公司和企业在将其生产经营活动全球化的同时,积极寻求外部资源以提高自身竞争力的情况,从众包的概念、基础要素和应用3个方面概述了国外企业众包的研究和应用现状,正确认识国外众包研究的动态,对于推动我国开放式创新研究的深入开展、服务企业创新战略具有一定的理论意义和现实意义。     

基于契约理论的移动众包网络长期激励机制研究

针对移动众包网络中网络信息非对称的问题和移动众包任务参与者的自私性,提出一种基于契约的移动众包网络的长期激励机制。考虑到移动众包任务参与者的移动性和环境的动态特性,在建立软件服务商和移动用户模型基础上,研究两阶段动态契约激励模型。在移动用户满足激励相容和参与约束条件下,通过甄别移动用户完成移动众包任务的真实众包任务努力的能力,实现软件服务商期望效用最大化。实验结果表明,该机制能够有效提高移动众包网络的共享性能,为移动众包的发展提供新思路。     

众包技术研究综述

针对众包系统质量控制方法设计需要提供理论依据的问题,通过分析当前典型的众包分层组织管理模式,建立了众包虚拟组织间任务协作的演化博弈模型. 基于该模型分析众包质量的演化稳定性,讨论众包任务参与者协作行为的动态特征,并给出制约众包质量演化稳定性的3个关键因素,即完成众包任务获取的经济利益、任务请求者的消费效用以及任务完成者参与众包带来的安全风险对实现众包质量最大化的作用机理.

     

众包服务中基于公平性最大化的团队组建方法

众包服务已成为各个领域的主流服务计算范式。在众包服务中,如何选择合适的移动用户形成团队并用于众包服务是一个挑战性的问题。目前大多数研究都集中在使通信成本最小化的团队组建方法上,但在众包服务实际应用中,存在不基于沟通成本最小化的团队组建问题;因此,文章在社交网络框架下提出了基于公平性最大化的团队组建方法,给出了基于公平性最大化的团队组建方案和任务众包算法,并在实际社交网络中验证了基于公平性最大化的团队组建方案和任务众包算法。其结果表明,所提出的基于公平性最大化的团队组建方法是有效的,并在众包服务中具有实际应用价值。     

化工类特色高校数据科学与大数据专业人才培养模式研究

化工大数据将为当今化工发展与管理带来新的行业发展方向和经济增长点,在化工类特色高校建设大数据相关学科与专业,对培养面向信息时代支撑现代化工行业发展的复合型人才具有重大的现实意义。本文论证了化工类特色高校数据科学与大数据技术专业建设的必要性,分析了化工类高校数据科学与大数据专业的现状,提出“厘清内涵、逐层推进、优化师资、赋能应用、监控质量”的数据科学与大数据技术专业人才培养策略。     

数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究

对大数据行业需求的巨大缺口,推动大数据专业人才培养成为大数据发展的重中之重。针对数据科学与大数据技术专业人才培养,提出“厘清内涵、促进交叉、优化师资、赋能应用、监控质量”的人才培养模式。以多学科共性知识融合为出发点,以面向大数据工程应用人才培养为核心,以学科建设和科技创新为引擎,以工程认证为质量保障,从培养定位、课程体系、师资队伍、实践平台、评价体系方面阐述该模式的建设思路和路径规划。     

考虑服务定价的选择性众包配送优化

提出众包服务定价与选择性众包配送方案联合优化方法.根据众包服务价格与众包供给量关系，构建众包供给-价格函数，进而构建出优化众包服务价格、客户分配方案以及配送路径的混合整数非线性规划模型，并采用大M法将其处理成混合整数线性规划模型.依据问题领域知识设计局部搜索规则，并结合节约算法、禁忌搜索算法和模拟退火算法设计出求解大规模案例的自适应大邻域搜索算法.自适应大邻域搜索算法的性能优于GUROBI、最早配送规则以及节约算法；选择性众包配送服务模式在降低配送成本上优于无众包配送服务模式和全众包配送模式；众包配送服务模式适用于众包供给价格敏感度高、客户服务时间窗紧的场景；适当增加中转点或者拓宽客户服务时间窗可以降低配送成本.     

分层组织管理下的众包质量演化机理

针对众包系统质量控制方法设计需要提供理论依据的问题,通过分析当前典型的众包分层组织管理模式,建立了众包虚拟组织间任务协作的演化博弈模型.基于该模型分析众包质量的演化稳定性,讨论众包任务参与者协作行为的动态特征,并给出制约众包质量演化稳定性的3个关键因素,即完成众包任务获取的经济利益、任务请求者的消费效用以及任务完成者参与众包带来的安全风险对实现众包质量最大化的作用机理.     

群智感知中基于层次分析法的众包机制

针对节点移动性、社会性及复杂性给众包服务带来的挑战,研究了可信协作众包机制,提出基于层次分析法的服务节点发现和选择算法,定义服务质量因子、链路可靠性因子和区域热度因子等众包决策因子,实现基于分级激励的感知任务众包分配. 仿真实验进一步验证了所提方法的正确性和有效性.     

众包中接包方参与影响因素研究综述

本文首先界定了众包的含义,结合社会认知理论的理论框架从个人动机因素和环境因素两个方面对众包中接包方参与的影响因素进行综述,并总结研究的相关理论基础,最后结合现有研究的不足,从三个方面展望未来:一是从理论层面的更深入的探讨,二是结合案例具体分析研究,三是对更多形式的众包的对比研究。     

基于大数据的网络安全与情报分析

随着IT技术和通信技术的发展,网络环境日趋复杂,云计算和虚拟化等技术的应用,使得主机边界、网络边界也变得动态和模糊。同时,网络攻击频繁,隐蔽性、持续性、趋利性等高级网络威胁增多。而传统网络安全与情报分析技术受数据来源单一、处理能力有限、部署依赖于物理环境等因素的限制,导致对威胁情报的获取、分析、利用能力不足,且对网络安全态势的感知与预测能力有限,不能有效解决当前和未来所面临的网络安全挑战。作者以大数据技术给网络安全与情报分析研究带来的挑战与机遇为线索,回顾大数据的内涵,分析当前网络安全与情报分析面临的困境,梳理大数据和网络安全与情报分析的关系,阐述大数据技术对传统安全分析方法的改变。大数据技术在安全领域应用形成大数据安全分析这一新型安全应对方法,通过紧扣安全数据自身的特点和安全分析的目标,应用大数据分析的方法和技术,解决网络安全与情报分析中的实际问题。一方面,批量数据处理技术、流式数据处理技术、交互式数据查询技术等大数据处理技术解决了高性能网络流量的实时还原与分析、海量历史日志数据分析与快速检索、海量文本数据的实时处理与检索等网络安全与情报分析中的数据处理问题;另一方面,大数据技术应用到安全可视分析、安全事件关联、用户行为分析中,形成大数据交互式可视分析、多源事件关联分析、用户实体行为分析、网络行为分析等一系列大数据安全分析研究分支,以应对当前的网络安全挑战。大数据安全分析技术在APT攻击检测、网络异常检测、网络安全态势感知、网络威胁情报分析等方面已经得到应用,但是,当前的网络安全形势仍不容乐观：高级网络威胁与攻击的有效检测方法缺乏;未知复杂网络攻击与威胁预测能力不足;缺乏度量网络安全态势评估结果的评价体系,关键资产与网络整体的态势评估指标体系不完善,网络安全态势感知评估方法缺少针对性;网络威胁情报信息分析的新型数据源数据获取难度大,缺乏威胁情报共享标准,尚未建成规模化、一体化的现代威胁情报中心和开放的威胁情报综合服务平台。围绕这些问题,需要研究高级网络威胁发现方法、复杂网络攻击预测方法、大规模网络安全态势感知技术、威胁情报数据采集与共享技术,并在高级网络威胁早期检测、隐蔽性和持续性网络通信行为检测、基于大数据分析的网络特征提取技术、综合威胁情报的高级网络威胁预测、非公开网络情报采集等关键技术上实现突破,以提升大数据对网络信息安全的支撑能力,增强网络信息安全风险感知、预警和处置能力。     

一种基于交通大数据驱动的行车仿真软件实现方法

提出一种基于交通大数据驱动的行车仿真软件实现方法,该方法利用大数据计算模型Spark提取交通流状态信息驱动行车过程,利用交通模拟器SUMO仿真行车过程。提出的方法可以为基于交通大数据驱动的行车仿真软件实现提供良好借鉴。     

基于大数据的配电网工程造价管理平台设计

在噪声工程造价数据的影响下,现有管理平台工程造价数据不互通,导致平台在实际运行时存在时延。针对该问题,设计基于大数据的配电网工程造价管理平台。根据配电网结构采集工程造价大数据,采用B/S架构作为基础结构,结合J2EE框架内协议,在含有Flash Player的浏览器中运行程序,搭建管理平台的架构,划分工程造价数据为不同的维度后,设定信息管理流程,实现管理单元功能,最终完成对工程造价管理平台的设计。准备平台所需的开发工具及实验环境参数,搭建平台测试环境,实验结果表明：设计的管理平台在相同实验时间下,平台产生的时延次数最少,适合实际使用。     

基于深度卷积生成对抗网络的不平衡大数据监测与诊断

针对不平衡数据集的在线监测与诊断问题,提出一种基于深度卷积生成对抗网络的算法模型.通过生成器与判别器之间的不断对抗,实现对数据训练网络参数的调整和优化,并得到近似分布数据,用以矫正数据集的不平衡性.利用深度卷积网络的转置卷积层替代池化层,在检测空间内实现上下同步采样,同时避免反复选择数据训练层参数而带来高成本计算.生成...     

大数据时代的用户隐私保护方法探讨

＂大数据＂作为一个热点问题正逐渐引起世界各国的关注,它在给我们带来生活上便利的同时,也产生了与用户隐私密切相关的安全风险。本文以网络信息为背景,分析大数据环境下如何进行用户的隐私保护。     

应力盘面形变化量与驱动器策动力间的多元统计模型

为了保证应力盘与非球面光学元件在不同位置上实时吻合研磨,将回归分析法应用于应力盘盘面面形变化量与驱动器策动力间变化规律的分析,建立磨盘面形变化量关于驱动器策动力的多元回归分析模型。该模型将分别以面形变化、策动力为因变量和自变量建立多元回归分析模型,并根据最小二乘原理求得回归方程系数,从而对于任意的驱动器策动力可以快速地求得与其对应的磨盘面形变化量。此外,还建立了驱动器策动力关于磨盘面形变化量的多元回归分析模型,对任意目标曲面可以快速求得与其对应的各驱动器策动力大小。这两个模型互逆,建模过程类似,能实时地为能动磨盘控制系统提供合理的输入。针对有效变形口径为420 mm,包含12个驱动器和60个微位移阵列传感器的能动磨盘,建立的应力盘面形变化量与驱动器策动力间的多元回归分析模型计算结果与试验值极为接近,验证了模型的精确性和可行性。     

大数据:概念、技术及应用研究综述

随着物联网、云计算、移动互联网的迅猛发展,大数据(Big Data)吸引了越来越多的关注,正成为信息社会的重要财富,同时也给数据的处理与管理带来了巨大挑战.首先从大数据概念入手,阐述了大数据的来源、主要挑战、关键技术、大数据处理工具和应用实例等,并对比了大数据与云计算、物联网、移动互联网等技术之间关系,然后剖析了大数据核心技术、大数据企业解决方案,讨论了目前大数据应用实例,最后归纳总结了大数据发展趋势.旨在为了解大数据当前发展状况、关键技术以及科学地进行大数据分析与处理提供参考.     

互联网大数据的多维度网络舆情有效融合分析

近年来,基于大数据技术对多维度的网络舆情进行融合与分析的技术已经进入到各方的事业当中来。在这一背景下,通过对于互联网大数据的多维度网络舆情的全面剖析,找出其中最有效的融合途径与方法,并通过这一有效途径,为今后多维度网络舆情的有效融合及其相关管理与融合体系的建立提供必要的理论基础与实践指导。此种有效融合途径的实现不仅改变了网络信息的传播途径,极大的增加了传播数据,更是能够从数据底层获取其数据传播的节点信息,无论是对自身信息的融合还是舆情的管理与预判均具有积极意义。