"大数据"时代的计算机信息处理技术研究

大数据是计算机和互联网发展到一定阶段的必然产物,随着社会资源被网络化和数据化改造,人们对于过往生产经营数据的价值兴趣更高,且有足够的能力挖掘海量数据背后的价值,自然而然就有了"大数据"的产生,依靠"大数据",相关企业能够获得用户海量的行为数据,根据数据进行更为合理的资源调控,将更有利于企业的发展,也能为用户带来更有效的...     

基于Spark的用户上网WAP日志分析

在移动互联网时代,越来越活跃的用户手机上网行为带来了流量的迅猛发展.对电信运营商而言,用户上网日志包含了大量用户个性化需求、喜好信息,对其进行分析和挖掘,能更好的了解客户需求.传统经营分析系统小型机加关系型数据库的架构无法满足对海量非结构化数据的处理需求,搭建基于X86的Hadoop平台,引入大数据处理技术的方式,实现高效率、低成本、易扩展的经营分析系统混搭架构成为电信运营商最为倾向的选择.文章主要以用户WAP日志为例,详细阐述如何利用大数据技术处理海量的非结构化数据,进而挖掘和分析用户上网行为.     

大数据深度挖掘技术下的数字资源推送平台设计应用

随着现代社会的发展,科学技术手段在不断的创新,大数据成为了现下时代的标志。在大数据的时代背景下,丰富的数字资源为人们的生活和工作带来了极大的便利,但是如何能够在海量的信息中快速的筛选有效的信息也是当前面临的一个重大的挑战。在文章的阐述过程中,针对数据的深度挖掘技术进行分析和研究,设计了基于数据深度挖掘技术的数字资源推送平台,更加详细的描述了推送平台的流程和相关的服务方式。     

"大数据"时代背景下计算机信息处理技术的分析

当今社会已经进入了大数据时代,在网络和计算机不断发展的推动下,每天都会产生海量的数据.大数据时代虽然给人们的生活和工作带来了一定的机遇和便捷,但是与此同时对计算机信息处理技术也带来了一定的挑战.本文就大数据时代背景下的计算机信息处理技术进行探析,首先阐述了大数据时代的影响和计算机信息处理技术的定义,并介绍了大数据时代背景下几种常见的计算机信息处理技术,旨在为人们提供一定的参考.     

大数据在高校学生学习行为模式挖掘中的应用

随着大数据时代的到来,人们的生活和工作被海量的数据包围,同时又产生各种信息.大数据在收集、存储和使用过程中也将面临诸多安全风险.本文主要探讨大数据信息安全问题的同时,介绍了大数据相关技术,并分析适合挖掘学习行为模式的技术.     

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。     

基于大数据挖掘的网络安全入侵检测技术探讨

随着光线宽带、移动通信技术的快速发展和改进,促进了互联网在金融证券、电子商务、电子政务等领域的应用,积累了海量的数据资源,使得人们进入到了大数据时代.互联网在为人们带来便利的同时,也带来了潜在的安全威胁.基于大数据挖掘技术构建网络安全入侵检测系统,可以深度分析数据包,监控互联网运行状态,提高网络安全入侵检测的效果.     

基于海量异构数据源的数据分析处理平台设计与实现

随着信息化时代的飞速发展,大数据浪潮已成不可阻挡之势,这就需要将门类庞杂、种类繁多的数据进行整合,全面深入挖掘信息之间的关联关系.文章首先分析了各类异构数据源分析处理带来的困难和产生的原因,其次依据数据分析处理要求,详细阐述了海量异构数据源分析处理平台的设计和实现.     

大数据处理技术基于云计算的探讨

随着社会经济的不断进步,计算机网络技术得到前所未有的快速发展,其中大数据更是渗透到现代社会的各个领域,给人们的生产生活带来了极大的便利.近年来,高速发展的物联网技术、移动互联网技术等使得网络终端产生了海量的网络数据,数据处理压力十分巨大.基于这种大数据存储和处理需要,网络云计算技术应运而生并且得到了巨大发展.对此,本文在分析云计算的基础上对大数据处理技术进行了重点探讨.     

有线电视大数据分析平台数据存储与挖掘

大数据时代,如何对海量的有线电视数据进行分析,充分挖掘潜在的有价值的信息,提高运营商运营效率和服务水平,加强市场竞争力,将是有线电视运营商未来发展的关键.本文介绍了有线电视大数据分析平台的数据汇聚、数据存储与数据挖掘技术,简要分析了数据存储与规划,数据挖掘中机构设计与业务指标的确立.     

基于关联规则的网络数据集的挖掘应用研究

网络的迅速发展使得网络流量越来越大,这对于网络管理员的网络分析工作提出新的挑战.数据挖掘是可以从海量数据中挖掘出有意义的、无法通过一般的查询统计得到的数据模式的过程.文中对关联规则的相关概念和Apriori算法进行了分析,阐述了如何运用Apriori算法对网络数据集进行挖掘的过程,详细介绍了进行数据预处理、字段编码的方法,并在设置合适的支持度进行挖掘方面作了探论.     

大数据时代浪潮的“弄潮儿”——客服数据集市

进入2013年,海量的数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来的问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。面临海量数据的挑战大数据(bigdata)是时下非常热门的话题,大数据是用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。大数据的发展能够为人们获得更为深刻、全面的洞察能     

通信网络大数据应用新模式研究

4G高速网络时代,电信运营商的数据业务爆炸式增长产生了海量数据.用大数据视角挖掘业务数据背后蕴藏的巨大价值、盘活企业的海量数据资产,为电信运营商应对数据业务飞速发展提供了新思路.本文阐述了大数据的定义和发展趋势,依据大数据价值链层次构成理论分析了电信运营商的大数据优势和面临的挑战,介绍了全球典型电信运营商的大数据试用情况,并结合大数据处理基本流程,从精细化运营和商业模式创新两个方面对电信运营商在4G时代的大数据应用进行了探讨.     

数据流挖掘研究进展

随着企业信息化程度的提高和互联网的普及,每天都会产生海量的实时数据,而数据流挖掘则为分析海量数据提供了一种新途径.目前,数据流挖掘已成为数据挖掘研究领域一个重要分支.本文介绍了数据流挖掘的研究进展,重点讨论了数据流挖掘中的聚类、分类、离群点检测,并对数据流挖掘未来的研究热点进行了展望.     

大数据背景下物联网技术的应用

物联网技术的出现,为人们的工作和生活带来了巨大的便利,目前已经广泛应用于各个领域中,有效推动了我国经济的发展。在大数据背景下,可以将物联网技术与大数据技术进行有机结合,对海量的数据信息进行优化处理,从而提高物联网技术的高效化、自动化和智能化发展。文章首先阐述了物联网技术和大数据技术之间的关系,然后对大数据背景下物联网技术的应用进行分析,为进一步提升物联网技术的应用水平提供参考。     

基于云计算的海量网络流量数据分析处理研究

随着互联网技术的迅速发展,在我们的生活中网络已经成为我们不可以缺少的重要的组成部分.网络流量监控技术是对网络中海量的流量数据进行分析的重要工具和技术.基于云计算的网络流量监控技术可以对网络流量数据和用户的特征进行更好的分析,可以对用户的上网行为进行深入的挖掘,更好的为用户推荐喜欢的网络内容.本文结合互联网的发展现状对海量网络流量数据分析技术进行了分析,在基于云计算的基础上提出了海量网络流量数据分析的几个关键性技术,对基于云计算的海量网络流量数据分析技术进行了分析和研究.     

大数据及其智能处理技术在物联网产业中的应用

随着物联网产业的不断发展，人们对物流服务提出了更高的要求。面对巨量的货物产品及由此带来的海量信息数据，如伺高效智能的进行监控、管理已经成为物联网进一步发展的瓶颈。大数据及其智能处理技术由此应运而生。本文主要从商业的角度，介绍了大数据对物联网产业的意义，并就其应用进行了分析。     

基于Hadoop的质检大数据分析的研究

随着社会生产的发展,政府监督和企业委托的产品质量检验产生了规模非常巨大的质检数据.这些数据持续快速增长,数据类型多样化,针对对海量的质检数据进行高效率的访问,并进行有效的分析利用,为政府和公众提供质量监管、预测和预警的帮助.现提出了一种基于Hadoop分布式计算技术进行存储和分析质检大数据的方法,设计了质检大数据分析的架构和主要部分的实现代码.该设计具有良好的高扩展性和高可用性,能满足质检大数据的存储和挖掘等要求.     

大数据时代的挑战、价值与应对策略

随着现代移动互联网、云计算等科学技术的飞速发展,以及多种智能信息终端技术的不断普及,全球信息数据量呈现爆炸式增长,以海量信息数据为基本特征的大数据时代已经到来.本文通过科学地分析了大数据时代的到来为现代社会带来的巨大挑战、价值以及有效地应对策略,从而有效地探究大数据时代对现代社会和人们的帮助和影响.     

大数据在计算机信息处理中的运用探讨

随着互联网时代的到来,人们的生产生活越来越网络化,网络的覆盖范围已经遍及世界各地.网络的普及给人们日常生活和工作都带来很大的便利,而且互联网用户的不断增长也意味着大数据时代的来临.网络上出现了更符合人们需求的海量信息,这些信息就是宝贵的互联网大数据,处理好这些信息能更好的提高人们的生活水平,有针对性的满足人们日益丰富的物质和精神生活.本文针对大数据在计算机信息处理中的有效运用进行分析研究.