嵌入式DSP地址产生部件的设计

地址产生部件(AGU)是DSP芯片的重要组成部分,通过支持多种寻址模式,提高了指令的执行效率.详细介绍了某嵌入式DSP的寻址模式及其指令编码结构,在此基础上设计了该DSP的AGU,使其不仅支持几种特殊的寻址模式,还支持单周期三寻址操作.最后对该AGU进行了优化.结果表明,优化后的AGU在改善性能和功耗的同时能够有效减少数字信号处理算法的执行周期.     

基于大数据的用户画像分析

文章以大数据为引擎,霍尔三维结构为理论依据,稳定度、敏感度和偏好度为导向,构建用户画像三维分析模型,利用大数据分析结果对移动用户进行细分,实现目标用户群的精准定位,以便对用户进行精细化营销,提升用户使用感知。     

在大城市实现有线电视用户地址标准化的设想

随着数字电视的发展,有线网络运营商亟需实现有线电视用户地址标准化.本文以北京为例,建立了分段组合式的四级地址规范,并重点讨论了第三级地址标准及地址库的确定.在此基础上,进一步讨论如何建立有线电视用户标准地址编码.最后,分析了采用四级地址规范的可行性和意义.     

基于大数据的企业用户数据分析平台的设计

本文围绕着基于大数据的企业用户数据分析平台的设计展开探讨,对用户行为分析做出概述,对基于数据分析的大数据技术进行分析,探索借助大数据技术构建用户数据分析平台的重要价值,明确系统设计需求,并提出一种基于大数据的企业用户数据分析平台的设计方案,为相关的系统架构设计提供一定的思路,促进大数据技术在企业生产营销中的应用,推动企业信息化发展。     

基于MAC地址的网络访问控制方案

用户访问控制是以太网技术应用于城域网的必要条件。本文对目前常用的几种控制方案进行了分析比较,并且重点介绍了基于MAC地址的访问控制方案。文中讨论了该方案实施的可能性,具体的实施方案及其认证过程。从中可以看出,在不大量更换现有网络设备的前提下,该方案无疑是一种可行的方案。     

基于大数据的用户画像方法研究综述

在大数据时代,社交网络以及以社交为基础的互联网应用不断迅猛发展,其背后带来的是数据的爆炸式增长.对用户数据的采集以及合理的推荐,成为了各大网站的重要课题.用户画像提取过程,是个性化推荐的关键步骤.随着社交网络的快速发展,媒体类型不断丰富,用户参与门槛的不断降低.用户表达的数据模态逐渐呈现多样,为用户画像提取提供了广阔空间.随着用户画像数量的不断递增,利用大数据技术,有效的存储、计算用户画像,逐渐成为研究热点.本文首先介绍了相关的背景,然后介绍了基于大数据的用户画像构建方法,并介绍了不同数据集中的用户画像的应用,最后本文对基于大数据的用户画像方法进行了总结和展望,指明了该技术当前存在的问题与发展趋势.     

基于云存储的异构海量数据搜索平台设计

针对云储存中充斥的各种各样异构数据带来的数据搜索复杂的问题,采用多核网络处理器技术构建平台内部硬件加速,结合MapReduce模型设计了API应用程序接口。在数据的搜索过程中,利用Sheduler为媒介对chunk Num个数据子模块划拨给操作模块,并在CPU-GPU并行条件下进行MapReduce流程操作,异构数据搜索平台又将工作chunk进行细化以提升数据的搜索能力。利用WC、SM、MM和KM四种负载测试信息对系统平台进行性能测试,结果显示四种信息的不平衡性均随着数据粒度不断上升,其中,MM数组相乘轨迹的非平衡性自4000开始向上攀升,而SM字符串配、WC字数统计和KM迭代聚类的非平衡性分别对应8000、12000和12000粒度级。     

基于大数据用户画像技术的潜在家宽用户挖掘

随着大数据的存储、处理和分析技术不断发展,从移动网络大数据中挖掘和分析用户行为等成为可能。利用移动大数据对终端用户进行画像,从海量移动用户中挑选出潜在家宽营销用户,为移动家宽营销提供了新手段新思路。本文介绍了在进行潜在家宽用户挖掘中的大数据处理和分析思路,用户画像以及潜在家宽用户的挖掘的思路进行讨论分析。     

移动互联网大数据用户行为分析与设计

随着移动互联网的高速发展,移动和互联网运营商内部竞争日益激烈。基于用户行为分析成为营销的一种重要方式。大数据环境下,日益增长的用户数量使得现行系统负担越来越重。本文给出了一种移动互联网大数据用户行为分析设计方案。首先从网络业务的角度,分析大数据下用户行为的特点。其次给出系统总体设计、包括Hadoop框架下系统技术架构和系统设计框架。最后给出了大数据用户行为分析模型。     

基于云计算的海量数据存储模型

针对目前网络产生的数据越来越多以及随之而来的海量数据的存储问题,在云计算技术上,依据Hadoop及虚拟化技术,提出了基于云计算的海量数据存储模型。将医院信息化的海量数据部署在Hadoop平台上,根据云计算的核心算法MapReduce来处理数据,最后将数据存储在虚拟资源池中。通过实际的应用,该模型可以很好地克服现行的存储方式存在的不足,解决海量数据在存储当中存在的问题,并且能够很好地提高存储的效率。     

基于PCM的大数据存储与管理初探

随着计算机技术的不断发展,大数据已经逐渐成为人们研究的一个热点.但近年来受计算机系统的限制,大数据的处理变成了一项巨大的挑战.PCM即变相存储器的出现,凭借着它自身存在的优势,为大数据的处理带来了新的方式.本文旨在通过对PCM的研究,探析在PCM运行之下大数据的存储与管理.     

基于视频大数据的用户画像构建

为了能更加高效地发挥用户在跨平台收视中产生的视频大数据资产,充分挖掘视频大数据中潜在的用户基础信息和行为偏好,基于大数据构建用户画像在视频领域的应用越来越广泛.首先阐述了用户画像的基本概念、构建原则以及在相关领域的应用.然后对视频大数据进行了深度剖析,对视频大数据的界定以及视频大数据的应用进行了阐述.接着阐述了基于视频大数据进行用户画像构建的基本步骤,从数据源、标签和权重、数据建模以及数据可视化层面对用户画像的搭建进行了深度介绍.最后介绍了用户画像在视频领域的应用案例,由于用户画像的应用相当广泛,着重从个性化推荐和精准营销两个层面介绍了用户画像在视频领域的应用案例.     

基于云计算技术的电力大数据属性离散化方法

由于电力大数据背景下电网设备监测数据具有体量大、种类多、产生速度快、精度高等特点,传统的连续属性离散化方法已经无法满足高效处理的要求。为了对电网设备监测大数据进行有效的数据预处理,本研究利用Map Reduce框架对基于似然比假设检验的连续属性离散化方法进行了并行化改进。最后,在Hadoop平台上对变电设备监测数据进行属性离散化,实验结果证明改进后的离散化方法可靠有效,适合当前电力大数据背景下的数据预处理。     

基于广电网络的标准地址信息管理系统的设计与探索

有线电视是住房的基础公用设施,有线电视用户实际上是按住房管理的,地址资源是广电业务最为基础和重要的数据。统一的标准地址信息,可以为广电的业务、运维、支撑和管理系统提供规范信息,并可实现与各应用系统的对接。本文运用对系统需求进行了分析描述,对系统模型和接口设计进行7设计描述,并描述了系统实现功能和过程。     

基于NORFLASH的大容量数据存储与传输

针对在高速调制波形产生过程中大容量调制数据传输和存储的问题,提出了基于Virtex-6 FPGA采用USB设备和NORFLASH进行大容量数据传输与存储的设计方案。采用Verilog HDL硬件描述语言设计了SLAVE FIFO控制接口,以及NORFLASH擦写、读取控制器,实现了USB设备与NORFLASH之间6 Gbits的大容量数据的存储和回放验证。硬件测试结果表明,所设计的控制器工作稳定可靠,且具有较好的可移植性。     

基于大数据分析的用户画像助力精准营销研究

大数据对人们生活的影响已成为当前社会进步浪潮中不可逆转的社会现实,就大数据用户画像分析在精准化营销中的应用进行探讨,对业务发展和公司品牌形象的改善起一定的启发借鉴作用.     

基于大数据平台的IPTV用户行为分析

IPTV业务的不断发展积累了大量的用户和数据,这些宝贵的数据资源如果能充分挖掘和利用,将会为业务设计、营销决策等提供坚实的数据基础。本文采用大数据技术对IPTV用户的收视和行为数据进行科学的分析,通过IPTV用户画像和收视路径分析,准确发现用户的收视和行为特点,优化用户的个性化收视体验,为IPTV业务运营带来更好的决策依据。     

基于MapReduce的健康大数据并行挖掘算法研究

随着信息技术的发展,健康大数据呈指数级别剧增,但数据量过大使得较多有价值的数据被埋没,医疗服务的质量与效率难以提升。为解决上述问题,文中提出一种基于MapReduce的健康大数据并行挖掘算法。首先对健康大数据进行预处理,消除一些不利因素对数据的影响;再以预处理后的健康大数据为依据,获取初始簇中心,度量健康大数据与簇中心之间的距离,聚类处理健康大数据;最后,应用MapReduce制定健康大数据并行挖掘程序,执行制定程序即可完成健康大数据的并行挖掘。实验结果表明,所提算法的健康大数据挖掘效率最大值为94 GB/s,加速比最大值为4.5,相比于其他方法,该算法对健康大数据挖掘的性能更佳。     

基于物联网的电力核心用户数据匿名化系统

电力核心用户匿名化处理过程中用于筛选属性特征的数据维度较高,且排序混乱,导致匿名化数据隐私性和可用性下降,提出基于物联网的电力核心用户数据匿名化系统。设计物联网数据采集器,根据物联网技术特性规划采集器控制板CPU电路,采集用户数据;通过用户IP向量的聚类变化,重新排序特征值的熵,获得数据集降维数据,利用降维数据属性特征匿名表示用户数据。实验结果表明,设计系统输出数据的记录链接和KL散度低于两组常规系统,降低了匿名数据被攻击概率和失真程度,提高了匿名化数据隐私性和可用性。