基于大数据的人类行为动力学的研究

基于大数据下的人力行为动力学凸显出人类在行为中表现出的普通规律,并在通信、网络的访问及自身的生理特征方面表现出了以时间为标度的特征,在不断地完成迁移活动中表现出以空间为标度的特征。人力行为动力学就其在大数据时代下其特性而言,也与经济、心理、社会学、交通等学科有着交叉和涉及的部分。对这些规律和特性进行探究和了解,对人类自身在社会通信脉络这个大体系下有着重要的价值,并在应用上有着重要的意义及广阔的未来前景。     

基于时间序列的通信网络人类行为研究

人类行为的定量化分析,尤其是人类行为规律的挖掘和建模是当前人类动力学研究的热点。对于人类通信行为的统计分析是理解电话、短信、网络即时通信中突发拥塞形成机制并设计相应对应策略的基础。研究内容包括人类行为时间特性的实证分析,建模以及人类行为统计分析的应用研究。对于人类行为时间特性的定量理解,有助于解释若干复杂的社会经济现象,并在舆情监控、呼叫服务、信息推荐等处产生应用价值。     

BBS网络中人类动力学的分析

对人类行为的定量分析是理解很多复杂社会经济现象的基础。基于BBS网络,给出了根贴的受欢迎度和用户的活跃性的实证研究,发现他们的分布可以用幂律函数来刻画且有胖尾特征,而相邻帖子的时间间隔概率分布近似满足延拓指数分布;用户的发贴时间间隔概率分布有一个明显的峰值,随着用户活跃程度的降低,概率分布变得越来越没有规律,胖尾特征越明显;此外,热点话题在典型用户所发的帖子中比例变化不大,这对发现论坛的热点话题有很大帮助。     

基于大数据的校园网海量日志分析平台研究

信息技术在高校校园网中的迅速普及与应用,随之带来的是日新月异的各种新应用和新生态用户体验,同时也出现了大数据处理的困难与挑战。文章通过介绍一种基于大数据的大规模网络日志分析平台,研究大数据分析平台的技术架构与总线模块,实现了对校园网海量日志进行统一收集与大数据分析。     

适用于校园网的视频推荐系统的设计与实现

针对校园网P2P视频分享的特点,对校园网络视频推荐FP-CNVR(campus network video recommendation based on FP-growth)系统进行原型设计与实现。提出了基于顾客细分思想的数据预处理方法CS-DP(data preprocessing based on customer segmentation),并对所使用的FP-growth算法中FP树的结构做出了优化。实验表明,与传统推荐系统相比,引进了CS-DP方法的FP-CNVR系统的推荐结果类型更为丰富,推荐结果的召回率提高了一半并保持了准确率基本稳定。     

基于数据挖掘的校园网用户网络行为分析

随着计算机与网络技术的不断发展,校园网络已经成为了时下最大的网络用户聚集地之一。本文即是对基于数据挖掘技术下校园网用户的网络行为进行的分析,同时对校园网用户的上网习惯进行了简要论述,并提出了相应的管理方法和带宽分配等方案,以期能够进一步优化校园网管理体系,为师生提供更好的网络环境。     

基于人类动力学的在线社交网络信息传播研究

Web2.0时代,社交网络因其交互性和即时性,已成为人类社会中社会关系维系和信息传播的重要载体。因此,理解社交网络用户行为特征及其对在线信息传播的影响至关重要。该文从人类行为动力学视角出发,系统梳理了近年来社交网络用户行为的实证研究。其次,综述了社交网络信息传播中用户行为时间特征的实证研究。最后,对用户行为时间特征与在线社交网络信息传播的相互作用进行了总结和展望。     

基于相似度特性的复杂网络演化算法研究

提出了一种基于相似度特性和三角形结构的复杂网络演化算法,利用平均场理论给出网络的度分布、聚类系数和平均距离等特性的理论分析,并利用NetworkX工具包进行仿真验证,证明该演化模型在增加相似节点连接概率的同时具有幂率分布和小世界特性。     

基于K-均值与AGNES聚类算法的校园网行为分析系统研究

校园网中的服务器存有海量的用户访问日志文件,记录了校园网用户的访问信息。鉴于此,提出了一种基于聚类算法的校园网用户行为分析技术,设计和实现了数据预处理系统,对日志数据进行一系列的清理、合并,标准化等预处理,使其更好地适应后续的聚类操作。将预处理后的数据作为输入数据,分别实现了三种常用的聚类算法对日志数据进行聚类,然后从聚类准确率和聚类速度两个角度对现有算法进行优化。为了提高聚类准确率,提出了用K-均值算法结合AGNES算法的方法;为了提高聚类速度,在MPICH2平台上设计和实现了并行K-均值算法,实现多机并行分析,最后简单介绍了校园网行为分析系统的应用。     

大数据背景下的高职院校校园网安全建设研究

随着科学技术的进步,信息交流不断深入。在大数据的背景下,用户一方面享受着数据带来的便利,另一方面,也不得不面对数据的安全问题。目前,高校的规模在不断扩大,各种业务系统也不断上线。大量的业务系统产生了大量的数据。文章从大数据出发,探讨了校园网中大数据安全的重要性,并结合网络中物理层、链路层及网络层的威胁,提出了基于大数据的校园网安全综合防御策略。     

基于数据挖掘的校园网网络日志的探讨

随着数据库技术的快速发展,管理系统得到广泛应用,人们生产生活中都离不开网络技术,所积累的数据也不断增加.以往的数据库系统能够对数据内容进行录入、查询等功能,但是难以实现对数据未来趋势的预测.校园网络日志能够通过对校园网络中各种事件的记录,将重要的信息提炼出来,及时发现异常行为,对网络结构进行改善.本文将对数据挖掘技术基础上的校园网日志应用以及挖掘系统的设计进行分析.     

基于数据挖掘的高校学生网络行为分析与管理研究

随着移动互联网和高校校园网的日趋完善,大学生已成为网络社会最主要的社会群体之一。网络已成为大学生校园生活和日常生活不可缺少的重要工具之一,对高校学生网络行为进行分析、管理和引导具有重要的作用和深远的意义。文章重点对网络访问数据预处理、网络访问数据清洗、网页分类等核心环节进行了阐述,并构建了网络行为分析与管理系统,为高校网络部门优化校园网络服务、保障网络安全提供了参考。     

高校网络文化安全建设

高校网络文化逐步成为校园文化的主流,发展好高校网络文化势不可挡;针对网络文化的快捷性、开放性、虚拟性、渗透性特性冲击带来的危险,本文通过网络安全系统的设计应用,加强用户认证,加强网络通信的过滤监测,加强应用系统的安全,达到提高校园网的整体安全性,从而保障校园网络文化安全.     

无线校园网方案探讨

基于建设校园网多年经验,提出无线校园网的实现方案.结合校园网现有的运行和管理模式,将无线校园网作为有线网络的补充和扩展进行了探讨,利用DHCP、Radius、网关型认证等技术,构建安全可靠、灵活方便的无线校园网.通过无线网内统一认证,用户在一个校区内可实现IP自动漫游,且用户访问日志可查.该设计方案兼顾了科学性与可扩展性,设备兼容性强,不依赖于接入层AP设备,方便无线校园网升级.     

IPv6校园网络建设探究

伴随着IPV4协议地址库的枯竭和诸多问题,基于IPv4协议的计算机网络已经难以满足持续发展的校园网络。同时,基于IPv6协议的计算机网络因为在地址空间资源、稳定性、网络安全等方面的优势而被推广应用,建设IPv6校园网络大势所趋。     

网络课程在校园网络文化建设中的作用

当前社会背景下,网络在学生的生活中占的比例不断上升,对生活的影响也越来越大.规范网络文化是一个越来越重要的话题,但同时这也是学校建设比较薄弱的一个方面.部分学校对于网络文化的建设不够重视,内容过于单薄,而网络课程作为新兴的一种课程形式,正是很好地引导和规划校园文化的一种手段.     

基于PDRR的校园网络安全体系研究

随着信息化技术的发展,校园网络安全问题变得日益突出。单一的解决办法已经不能保证学校网络这样一个复杂的网络环境的安全需要。PDRR模型是一个最常用的网络安全模型,该模型把网络体系结构划分为防护、检测、响应、恢复四个部分。本文准备基于PDRR网络安全模型,在此基础上探讨构建适合学校网络环境的网络安全体系。     

基于GSN的校园网全面安全防护方案

本论文通过对校园网络安全现状和网络安全防护技术的分析,引出校园网全面安全防护的概念和方法,并对安全防护的技术手段进行分析,列出其防护的平台体系。结合本单位实际,利用GSN方案建立校园网安全防护体系。最后,对建立的防护体系进行效果分析说明。     

有线无线一体化的扁平校园网设计

分析了高校校园网拓扑结构现存的问题,依据扁平化的大二层网络设计思路,提出了一种以BARS设备为网络核心的有线无线一体化网络拓扑结构。该拓扑结构能够最大限度地保护现有投资,只需在核心层增加BRAS设备,将原有交换机全部作为二层设备上联至BRAS即可。利用BRAS设备的性能和特性完成了内外网用户的隧道建立、隔离、流控、故障定位等精细化管理;利用大二层结构特性实现网内IPv4/IPv6双栈及多播业务,各种品牌有线无线设备的统一管理。该拓扑结构应用在实际网络环境中时BRAS设备必须进行热备,无线AC需要支持本地转发。