大数据时代高校图书馆联盟智库服务研究

大数据为智库服务提供了更加丰富的数据资源,带来可量化的数据分析技术,展现了广阔的合作视野。在大数据环境下,高校图书馆联盟智库服务主要定位于提供科技信息创新服务、提供高校政策咨询服务、提供知识咨询服务以及提供科技成果评价及转化推广服务。各个成员馆应树立大数据意识,增强共享资源的支撑力;创新人才队伍建设,强化人才资源储备。高校图书馆联盟应健全保障机制,确保数据安全;借力跨界合作,扩大智库影响力。通过多方要素的驱动,促进高校图书馆联盟智库服务的发展。     

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。     

大数据环境下基于云计算的图书馆用户信息挖掘技术研究

图书馆用户信息挖掘是提升图书馆管理效率,实现高质量用户管理与用户服务的有效方法。文中研究大数据环境下基于云计算的图书馆用户信息挖掘技术,构建图书馆用户信息挖掘技术结构体系。数据层包括用户基本信息、图书借阅历史数据、图书信息咨询记录等,采用降噪处理、遗漏数据处理等方式预处理用户信息数据;云计算层基于计算资源与存储资源,采用K-means聚类算法从用户借阅情况和用户兴趣类型两方面划分图书馆用户群体类型,依照划分后的用户借阅信息采用蚁群规则挖掘算法,获取用户信息关联规则,形成规则库;应用层依照云计算层的挖掘结果执行个性化推荐。用户信息挖掘结果显示,所研究技术能有效挖掘图书馆用户兴趣类型,以及用户群体信息和时间序列信息。     

图书馆网络借阅模式下的资源建设创新服务研究

信息技术的不断发展,图书馆O2O借阅模式成为读者服务的重要渠道之一。随着数据量的暴增,现有的O2O模式并不能满足大量数据下图书馆资源建设的需求,结合大数据进行数据存储与管理成为图书馆界的热点。在大数据平台管理数据的基础上,运用数据挖掘、机器学习算法进行数据分析,挖掘隐藏知识,可为图书馆资源建设的发展提供强有力的借鉴。     

基于大数据、云计算构建的智慧校园生活平台

大数据技术可以对大量的数据进行存储和分析,通过对数据的组织与建模,为人们筛选信息、作出决策、和掌握事物的规律提供有效的参考信息,再加之云计算的应用和发展,则可以让人们按需、便捷的访问到这些挖掘出来的信息资源.在信息技术不断发展的今天,人们的生活方式也随之发生着改变和优化,随着物联网,云计算和大数据分析等新概念的提出和新技术的发展,人们对信息的收集和筛选也有更高的需求,于是提出了基于大数据、云计算构建的智慧校园平台.     

大数据环境下高校图书馆服务创新模式研究

大数据时代正在无孔不入地改变着人们的思维、工作和生活,也在迅速改变着正在转型的图书馆的发展及今后运行的模式。文章研究了大数据环境下高校图书馆服务创新模式。大数据环境下高校图书馆已经面临的困难是在获取信息过程中"超越文献",但是庞杂的信息中如何寻找有效信息,这不仅需要高校图书馆服务在保持共性服务的基础上发挥其特殊性,同时还需要加大力度研究提升大数据环境下高校图书馆服务创新模式的方法和策略。     

大数据下的战略咨询——信息服务机构的发展方向

本文通过分析传统的数据与大数据的区别、数据分析的发展历程、传统的数据分析与大数据分析的区别,探索在大数据环境下,信息服务机构的发展方向。     

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。     

浅谈电信行业大数据时代商业智能系统数据管理策略

目前,商业智能系统作为电信行业主要的客户行为数据分析平台,在新业务模式下已不能满足挖掘客户需求以支撑一线营销的需要。通过讨论大数据时代的数据特点,分别从数据采集及处理、数据调度及存储、数据分析及应用三方面总结出各项数据管理的应对策略,为系统优化提供了参考。     

大数据时代校园一卡通数据分析与应用研究

为了提高高校大数据应用服务水平,从校园一卡通系统海量的数据中提取分析出对高校管理层进行辅助决策有帮助的信息,为高校数据资源的分析和利用提供参考。在研究大数据及相关技术的基础上,结合校园一卡通系统数据特点与应用,构建基于大数据的校园一卡通数据分析平台模型,并将此模型应用到高校消费分析、图书馆设计服务、综合预警等校园场景中,利用分析结果辅助学校决策,对推动高校数据服务及数据应用具有积极的作用与价值。     

大数据环境下的数据安全工作探讨

大数据就是用广泛存在的应用需求、浅显易懂的方式以及可展望的经济效益,成为云计算机和移动互联网等信息技术领域的又一大热点。然而,因数据安全与隐私等问题给大数据的发展造成了不小的影响。本文就大数据环境下的数据安全工作展开了相应的探讨。     

Benefit-oriented data retrieval in data broadcast environments

Broadcast disk technology has become a popular method for data dissemination in wireless information systems. However, factors such as intentional periodic disconnection by the mobile hosts (MH) result in further needs for managing access modes so as to let the mobile hosts procure highest benefit through the disconnections. We address this issue in this paper and propose solutions for the MH to retrieve the broadcast data. Our performance results show that the proposed algorithms indeed achieve almost the optimal performance, but require only 5–30% of the cost of an algorithm that is otherwise designed.     

基于数据挖掘的快速记录存储器数据处理技术

针对目前国内缺少专门分析快速记录存储器(QAR)数据的有效手段的情况,研究了一种新的基于数据挖掘的QAR数据的分析方法。首先结合聚类和概率分析对k-means算法进行改进,解决了聚类数目难以确定的难题,形成了良好的聚类效果;然后,在此基础上结合加权最小距离分类器及概率分析的方法,对待分类的QAR数据的类别属性进行判断以确定异常数据;最后给出了仿真实验,验证了该方法的可行性和有效性。     

利用数据挖掘技术实现LIS数据共享的开发实践

构建一个以"智慧医疗"为理念的检验数据共享平台,为患者建立一个有关检验数据的数字账户。利用数据挖掘技术对现有医院实验室信息管理系统（LIS）的大数据进分析,并利用WEB或手机APP的方式呈现给客户诊断结果。系统经过半年的调试运行,大大缩减了病人的排队等待和就诊时间,减轻了医生的门诊工作压力。采用数据挖掘技术对LIS数据分析后的结果精确高效,实现了真正意义上的检验数据共享。     

Hiding data in multitone images for data communications

Two novel data-hiding schemes for secure data communications are presented. These two schemes perform on the pixel differences between the original (host) image and the decompressed image, which is inspired from Wu's and Chao's methods. The first scheme, referred to as 'scheme-1', utilises the differences between two similar images and then embeds the secret data into the different parts. In the embedding process, two auxiliary techniques, zero-replacement and complement-bit, will also be incorporated. In addition, to enhance the hiding efficiency of scheme-1, the authors have followed the bit-plane hiding strategy and created scheme-2. The proposed schemes have two advantages. First, the error distortion can be measured before the hiding process begins. Second, there is no complex computation, which means the hiding process can be executed very efficiently. The experimental results show that the two proposed schemes can achieve better image quality than other data-hiding schemes. At the same time, the new schemes can also satisfy the three basic requirements a data hiding scheme should live up to: invisibility, capacity and data security.     

用于智能电表数据分析的大数据平台

智能电网所产生的海量计量数据对数据存储和数据处理的系统架构提出了苛刻的性能要求,为此,文中提出了一种以内核、代理和客户端为主的模块化的大数据平台架构。所提议的大数据平台是基于Hadoop平台扩展,针对TB级别的静态智能电表数据集的存储和查询。实验结果表明,提议的大数据平台能够为电力行业提供一个具有竞争力且易于操作的大型能源数据管理和可视化知识平台,具有支持数据密集型决策的潜力。     

Biological data integration: wrapping data and tools

Scientific data is inevitably digital and stored in a wide variety of formats in heterogeneous systems. Scientists need to access an integrated view of remote or local heterogeneous data sources with advanced data access, analysis, and visualization tools. Building a digital library for scientific data requires accessing and manipulating data extracted from flat files or databases, documents retrieved from the Web as well as data generated by software. We present an approach to wrapping web data sources, databases, flat files, or data generated by tools through a database view mechanism. Generally, a wrapper has two tasks: it first sends a query to the source to retrieve data and, second builds the expected output with respect to the virtual structure. Our wrappers are composed of a retrieval component based on an intermediate object view mechanism called search views mapping the source capabilities to attributes, and an Extensible Markup Language (XML) engine, respectively, to perform these two tasks. The originality of the approach consists of: 1) a generic view mechanism to access seamlessly data sources with limited capabilities and 2) the ability to wrap data sources as well as the useful specific tools they may provide. Our approach has been developed and demonstrated as part of the multidatabase system supporting queries via uniform object protocol model (OPM) interfaces     

在商业数据仓库系统中使用空间数据

首先论述了在商业数据仓库系统中使用空间数据的必要性和可行性 ,然后总结了至今为止主要的几种使用方式 ,最后着重阐述了其中代表发展趋势的第三种方式的系统结构和关键技术。     

数据采集与转换中的一些关键问题

数据采集与转换系统用于将模拟信号转换为数字形式进行分析或传输。模拟信号输入通常是由互感器和传感器将压力、温度、应力或张力、流量等真实信号转换为相应的电信号。系统保存信号准确性和完整性的能力是衡量系统的主要指标。如何设计一个高性能的数据采集与转换系统需要考虑多方面的因素，本文就其中的一些关键问题给出自己的讨论。     

大数据时代的光存储技术

概述了光存储技术的发展历史和现状，分析了在大数据时代光盘的作用和存在的意义。面对传统光盘容量低、速度慢等问题，介绍了能够妥善解决此问题的光盘库技术。最后介绍了可替代传统光盘的全息光存储技术。其中，同轴全息光存储既可与传统光盘相兼容，又可作为大数据高密度高速率长期保存的解决方案。