两种中文分词算法在云计算平台上的实现及比较

当前IKAnalyzer（IK）和ICTCLAS（IC）是主流的中文分词算法。文中首先通过理论对比二者在单机环境下的性能,然后使用Hadoop集群、Hadoop分布式文件管理系统（HDFS）和并行处理大数据集的Map Reduce组成的框架,利用优化后的算法,通过大量的实验对二者在分布式环境下处理大数据集的表现做出比较。     

云计算平台上的增量分类研究

针对已有增量分类算法只是作用于小规模数据集或者在集中式环境下进行的缺点,提出一种基于Hadoop云计算平台的增量分类模型,以解决大规模数据集的增量分类。为了使云计算平台可以自动地对增量的训练样本进行处理,基于模块化集成学习思想,设计相应Map函数对不同时刻的增量样本块进行训练,Reduce函数对不同时刻训练得到的分类器进行集成,以实现云计算平台上的增量学习。仿真实验证明了该方法的正确性和可行性。     

中文分词算法研究

当前搜索引擎技术被广泛的应用,这使得全文检索技术和中文分词技术的研究逐渐深入。本论文致力于研究中文分词算法,通过实验对分词原理做出比较,对分词算法、词典对分词质量的影响做出判断和评估,并设计了分词原型比较实验,比较测评了当前流行的中文分词方式:中科院分词模块和最大正向匹配法模块。     

面向云计算的网络化平台研究与实现

云计算是一种新生的计算机模式,通过整合整个互联网的资源使之服务于一台终端的计算机,从而提高计算机处理能力的高效性。但是,要将整个互联网上的不同位置的计算资源集中起来,而这种过程也可能会通过动态的形式表现出来,所以通常也将物联网的计算机资源称之为"云"现象。文章提出一种可信的云计算网络平台(TCCP),可以确保外包给IaaS的计算的保密性和完整性,以达到云集孙的网络化平台的研究与实现。     

专业搜索引擎中文分词算法的实现与研究

为实现专业信息查询的中文搜索引擎，首要的问题就是中文分词。本文首先介绍了分词用词典数据结构的组织以及使用二分查找的查询算法，然后提出了一种基于最短路径的改进分词算法。实验证明，利用该算法。可以消除大量歧义，取得较好的分词效果。     

基于IPv6的云计算平台的研究与实现

云计算技术的研发与应用离不开互联网,以IPv6为代表的下一代互联网将是未来云计算最优化的选择方案之一。由于IPv6与IPv4的不同以及IPv6自身的优势,提出了一个基于IPv6的云计算平台,最终能够为用户提供计算、存储与网络资源的IT基础设施服务的共享服务平台。该平台具有弹性共享、自助管理、面向下一代互联网络等特点,从而提高了IT资源利用率,减少用户对基础设施的投入成本,降低了用户的技术维护难度。     

文本挖掘中的中文分词算法研究及实现

文本挖掘是指使用数据挖掘技术,自动地从文本数据中发现和提取独立于用户信息需求的文档集中的隐含知识。而中文文本数据的获得是依靠中文信息处理技术来进行的,因而自动分词成为中文信息处理中的基础课题。对于海量信息处理的应用,分词的速度是极为重要的,对整个系统的效率有很大的影响。分析了几种常见的分词方法,设计了一个基于正向最大匹配法的中文自动分词系统。为了提高分词的精度,对加强歧义消除和词语优化的算法进行了研究处理。     

文本挖掘中的中文分词算法研究及实现

文本挖掘是指使用数据挖掘技术，自动地从文本数据中发现和提取独立于用户信息需求的文档集中的隐含知识。而中文文本数据的获得是依靠中文信息处理技术来进行的，因而自动分词成为中文信息处理中的基础课题。对于海量信息处理的应用，分词的速度是极为重要的，对整个系统的效率有很大的影响。分析了几种常见的分词方法，设计了一个基于正向最大匹配法的中文自动分词系统。为了提高分词的精度，对加强歧义消除和词语优化的算法进行了研究处理。     

开源云计算平台研究

Eucalyptus、OpenNebula和Enomaly弹性云计算平台是3个主要的开源云计算软件平台。这些系统的基本功能是为了提供云基础设施服务来管理虚拟机的配置。这些不同的开源项目对那些不希望使用商业提供云的用户提供了一个重要选择。本文对这些系统进行比较详尽的比较和分析,特别分析了反映这些项目各自不同目标的不同特点,以方便用户的选择。     

云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究

近年来,随着我国互联网技术的飞速发展与大规模网络运算平台研究的深入,云平台下的数据处理已成为大规模数据的主要处理方式;但是,现有的云计算Hadoop平台在海量数据异常涌入状态下,常常出现数据逻辑错误、数据链完整性缺失、数据失效的问题,造成无法对上述异常数据进行有效检测处理,严重影响云计算Hadoop平台的数据运算准确性;针对上述问题,提出云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究方法;采用JNS数据采集筛查模组、算法逻辑补偿模组与动态反馈模组对现有的云端计算平台存在的问题进行针对性解决;通过仿真模拟实验证明,提出的云计算Hadoop平台的异常数据检测算法研究方法,具有异常数据识别率高,准确性高,速度快、可实施性强、稳定性好的特点。     

云计算平台上实现30年气候资料整编的方法

国家气象信息中心存储和保存了50多年宝贵的长序列历史资料,这些历史资料在实时、准实时业务及科研中需要经常被使用并进行气象科学计算.由于历史数据量大,耗时长,如何在短时间内得到所需的计算结果提供用户使用成为本文的主要研究目标.通过搭建云计算平台,并以30年气候资料统计整编研究对象,在云计算平台上基于MapReduce分布式并行计算模型进行多种统计项目、统计方法的算法实现.通过修改云计算平台运行环境参数配置并在不同配置下运行相同计算任务,进行计算效率对比试验.     

基于优化CRP算法的云计算线上教学平台研究与应用

本文以超星泛雅网络平台为研究对象,利用云计算技术,对超星泛雅网络平台线上教学实践进行分析,利用改进CRP算法,对超星泛雅网络平台的教学平台进行优化设计,并分析超星泛雅网络平台的实践应用情况,旨在实现线上教学平台的应用水平提升。     

基于云计算实现电信业务平台集中承载

随着云计算技术的成熟和电信业务平台的快速增长,运营商合理运用云计算相关技术实现业务运营降本增效和集中管控,成为了迎接战略转型和移动互联网挑战的必然选择。本文主要介绍利用云计算实现电信业务平台集中承载的意义、思路和方法。分析传统电信业务系统(平台)的集中承载需求和利用云计算技术实现这一需求的优势及可行性,深入研究实现业务系统云化(指使用云平台集中承载电信业务系统的6步完整过程)的流程和关键步骤。     

云计算网络教学平台设计与实现

云计算的出现在极大程度上降低了个人计算机性能,放大了个人计算机的功能,以新的分配方式将资源进行重组,更好地满足现代网络教学管理所提出的需要。文章就云计算框架下的网络教学平台的设计与实现分别作了简要的论述,以期能够为云计算下网络教学平台的进一步建设和发展提供有效的参考和借鉴。     

基于云计算的幼教资源管理平台实现

云计算作为当今社会关注的焦点,在社会各领域发展方面有着越来越重要的作用,被看作是新一代信息技术变革和业务应用模式变革的核心。在国家十二五规划中,幼儿教育管理和建设是一项重要课题。该文将介绍幼教资源管理平台的实现,及探索在云计算模式下的幼教资源管理平台的构建,该平台主要包括五大模块：用户管理模块、查看资源模块、搜索资源模块、上传资源模块和下载资源模块。幼教资源管理平台的实现,为幼儿教育提供更良好的教育环境。     

一种基于Hadoop云计算平台的聚类算法优化的研究

随着信息技术的飞速发展,需要处理的数据量急剧增长,聚类算法的研究面临着海量数据分析和处理的挑战。对K-means聚类算法的优化进行了深入的研究,提出了首先选定初始聚类中心的并行K-means聚类算法。对不同大小的数据集进行测试实验,证明该优化算法具有更好的时间性、正确性和稳定性,适合于海量数据的分析和处理。     

基于云计算的幼教资源管理平台实现

云计算作为当今社会关注的焦点,在社会各领域发展方面有着越来越重要的作用,被看作是新一代信息技术变革和业务应用模式变革的核心。在国家十二五规划中,幼儿教育管理和建设是一项重要课题。该文将介绍幼教资源管理平台的实现,及探索在云计算模式下的幼教资源管理平台的构建,该平台主要包括五大模块:用户管理模块、查看资源模块、搜索资源模块、上传资源模块和下载资源模块。幼教资源管理平台的实现,为幼儿教育提供更良好的教育环境。     

云计算平台仿真机制研究

本文分析了CloudSim的工作原理和仿真机制,重点介绍了CloudSim的层次模型,包括用户代码层、云资源层、云服务层、网络层、虚拟机服务层及用户接口层,从而有助于掌握CloudSim下云计算仿真的扩展问题。     

一种基于云计算数据挖掘平台架构的设计与实现

随着网络技术的飞速发展,不仅给人们生产和生活提供更多有价值的信息,而且又能提升人类从大量数据中发现有价值信息的能力。现阶段,数据挖掘技术已广泛应用在各行各业当中,并且已取得了较好成果。本文主要针对基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现进行了深入探究和分析。