互联网运营支撑系统建设思路研究

随着大数据时代背景的到来,实时监听网络运行与流量动向,准确掌握管道内容与趋势,最终实现用户可识别、业务可区分、流量可调控、网络可管理。本文通过对互联网运营支撑系统建设思路研究,通过对互联网领域的用户、业务、内容等方面的信息识别,以助力公司提升精准化营销服务、互联网业务开展、行业信息服务、互联网产业链把控等核心能力,实现用户、内容、业务、终端、资费及管道的流量经营。     

大数据平台聚类分析系统的设计与实现

互联网领域蕴含着海量的数据信息,且这些信息呈现出多样性以及复杂性,总体而言,可以大致将这些数据划分成用户行为数据和内容数据,科学精细地分析处理这些数据,是强化用户分群治理效率、内容分类研究以及实现精细化运营的重要手段。但现阶段尚无一站式的大数据聚类分析系统可供人们使用,因此,文章详细分析和阐述了基于大数据平台的聚类分析系统设计与实现,以此为相关工作人员提供参考。     

基于潜在因子模型的跨领域信息推荐算法

互联网环境下,不同领域中多源异构信息对象的交互融合使用户面临大数据环境下的信息选择困境,传统的信息推荐算法已很难适应跨领域的信息推荐服务.综合分析了不同领域内用户对信息对象的评价数据,基于潜在因子模型抽取了不同领域中某一用户聚类集合对某一信息对象聚类集合评分模式的跨领域共性特征和单领域个性特征,进而通过传递、共享跨域共性特征信息的方式缓解了目标领域的数据稀疏性问题,提高了跨域信息推荐的准确度.     

基于信息汇聚平台的快数据应用设计与实现

用户行为信息中蕴含着巨大的价值,如何采集并加工用户行为信息,使之成为新的业务增长点,是运营商面临的重要课题.通过对信息汇聚、采集、加工等关键技术的研究,给出了基于信息汇聚平台的快数据应用的实现方案,能够通过用户开关机、位置变化、语音通话等行为触发用户关怀、企业名片、信息推送等业务,该方案已经广泛用于电信运营商的新兴业务领域,取得了显著的经济效益.     

基于云计算的数据库智能存储系统设计

互联网已经在电子政务、金融证券、电力通信、电子商务等领域得到了广泛普及和使用,积累了海量的数据资源,这些数据信息均保存于数据库中。传统的数据库采用普通的关系模式或网状模式,读取、写入操作效率较低,不适用于当前大数据存储需求,因此可以引入先进的云计算技术,基于云计算构建一个数据库智能存储系统,该系统可以实现元数据管理、数据估值、数据动态迁移等功能,根据用户的访问频次将热点数据迁移到优先级较高的位置,能够提高数据库操作效率,具有重要的作用。     

基于Web2.0的数据集成系统的设计与实现

为了丰富原有的语料库,以满足自然语言理解与处理研究所需,根据对基于Web 2.0的数据源的分析,设计并实现了一个可扩展的基于Web 2.0的数据发布与集成系统.该系统采用B/S模式,以用户参与发布的信息为数据来源,综合应用Ajax等先进的Web技术,集成了自然语言理解研究所需数据,具有良好的性能和应用价值,为相关领域的研究和应用提供了参考.     

“互联网”背景下的高校毕业生档案管理系统

当前高校毕业生档案管理系统存在一定的安全隐患,为了获得更优的高校毕业生档案管理效果,以提高高校毕业生档案信息安全性,设计了一种"互联网"背景下的高校毕业生档案管理系统。该系统用户层使用浏览器向应用服务层发出Http请求,应用服务层块提供档案录入管理和档案调阅管理等多种服务,采用数据引擎模块向数据层发送数据请求,数据层使用动态加密算法对档案数据信息动态加密,通过功能模块向应用服务层传递数据信息,呈现用户所需档案数据信息,实现高校毕业生档案管理。测试结果表明,该设计系统适合互联网的发展要求,获得更高精度的档案信息查询结果,同时能够有效拦截恶意网络攻击,保证了高校毕业生档案信息的安全性。     

工业互联网中的标识解析技术

工业互联网的核心是数据的价值发现问题,但由于历史原因,“信息孤岛”现象在企业内部、企业之间大量存在。标识解析技术是目前可见解决“信息孤岛”、完成工业大数据汇聚以及在此基础上形成信息融合理解的关键技术。分析了标识解析在工业互联网领域应用要解决的几个关键环节,并且给出了进行工业互联网数据理解的研究思路。     

基于图数据的电商用户特征分析方法

随着互联网技术和电子商务的快速发展,越来越多的企业开始涉足电子商务领域。但由于缺乏对用户行为的深入理解及分析,很多企业不能很好地把握市场需求并制定营销策略。因此,如何有效地挖掘潜在客户群体,发现其消费习惯及购买力,进而为企业提供有价值的信息就变得尤为重要。本文提出了一种基于图数据的电商用户特征分析方法。本文首先介绍了电商用户特征研究的背景与意义,接着阐述了该方面相关工作的现状,并总结归纳出当前存在的主要问题,然后详细描述了本研究所使用的理论知识和数据处理方法,最后,介绍了方法的实现过程,并对未来工作进行展望。     

基于Hadoop平台的岗位推荐系统设计

针对当前学生择业难而学校人才培养无法满足当前社会实际需求的问题,提出基于Hadoop平台的大数据就业岗位推荐系统。该系统利用爬虫技术爬取互联网招聘网站上的海量岗位信息,并对岗位信息进行整理、清洗、分析,HBase作为数据存储,将数据制作成图表,给用户直观体验;根据用户提供的用户技能为用户筛选出合适的岗位,实现岗位的精确推荐。     

Internet cross-media retrieval based on deep learning

With the development of Internet, multimedia information such as image and video is widely used. Therefore, how to find the required multimedia data quickly and accurately in a large number of resources, has become a research focus in the field of information process. In this paper, we propose a real time internet cross-media retrieval method based on deep learning. As an innovation, we have made full improvement in feature extracting and distance detection. After getting a large amount of image feature vectors, we sort the elements in the vector according to their contribution and then eliminate unnecessary features. Experiments show that our method can achieve high precision in image-text cross media retrieval, using less retrieval time. This method has a great application space in the field of cross media retrieval.     

一个面向Internet的个性化信息检索系统模型

随着Internet上的信息量急剧增加,如何使用户获得有用的信息已成为信息检索系统急需解决的问题.文中提出了一个个性化信息检索系统模型(Parch).该模型结合用户访问模式和类层次结构来检索用户需要的信息.文中还提出了多个算法,这些算法综合运用数据挖掘、情报检索和机器学习等技术,较好地解决了在生成用户访问模式时人工干预较多、自适应性较差、准确性较差以及在构造类层次结构时出现计算量较大所造成聚集速度较慢的问题.     

Manifold Learning Based Cross-media Retrieval: A Solution to Media Object Complementary Nature

Media objects of different modalities always exist jointly and they are naturally complementary of each other, either in the view of semantics or in the view of modality. In this paper, we propose a manifold learning based cross-media retrieval approach that gives solutions to the two intrinsically basic but crucial questions of media objects semantics understanding and cross-media retrieval. First, considering the semantic complementary, how can we represent the concurrent media objects and fuse the complementary information they carry to understand the integrated semantics precisely. Second, considering the modality complementary, how can we accomplish the modality bridge to establish the cross-index and facilitate the cross-media retrieval? To solve the two problems, we first construct a Multimedia Document (MMD) Semi-Semantic Graph (MMDSSG) and then adopt Multidimensional Scaling to create an MMD Semantic Space (MMDSS). Both long-term and short-term feedbacks are proposed to boost the system performance. The first one is used to refine the MMDSSG and the second one is adopted to introduce new items that are not in the training set into the MMDSS. Since all of the MMDs and their component media objects of different modalities lie in the MMDSS and they are indexed uniformly by their coordinates in the MMDSS regardless of their modalities, the semantic subspace is actually a bridge of media objects which are of different modalities and the cross-media retrieval can be easily achieved. Experiment results are encouraging and indicate that the proposed approach is effective.     

基于Agent的个性化智能信息检索系统

针对目前信息检索系统存在的不足,首先,在系统地介绍信息检索研究现状的基础上对个性化信息检索的发展、工作原理和现状进行了简要综述,并对Agent技术做了介绍.然后,从现有问题入手,开发设计一个了基于Agent的个性化智能信息检索系统模型.对基于Agent的个性化信息检索系统的基本结构、方法及相关技术进行了研究.该模型由用户信息检索个性Agent、信息搜索Agent和信息过滤Agent三个模块构成,分别对三个模块中的关键技术进行研究.结果表明,该平台减少搜索范围,加快搜索速度.     

一个面向Internet的分布式信息检索系统模型

随着Internet上的用户急剧增加,如何快速地处理查询请求已成为面向Internet的信息检索系统急需解决的问题.文中提出了一个面向Internet的分布式信息检索系统模型(Fastresponse).在该系统模型中,针对当前分布式信息检索系统在可获得性、可靠性、可扩展性、查询服务智能性等方面存在的一些问题,我们提出了对服务器和文档进行两级调度;系统需要时动态招募备份服务器;对子服务器群中和子服务器群间的服务器进行两级监控;根据用户的要求自动重组服务器等一些新的管理策略,有效地解决了上述方面存在的问题,从而可以更好地处理用户的查询请求.     

An improved Apriori–based algorithm for friends recommendation in microblog

With the rapid development of Internet, the world has come into a new era of network interaction. Internet development in China makes various kinds of software available to users, by which relatives, close friends, and partners can achieve real‐time interactions. It is acknowledged that the recommended issues and persons are the most important parts for user experience. This study concentrates on how to provide a recommendation for users with a common interest in Microblog. We first illustrate some recommended algorithms based on data mining, and the implementation process of friend‐recommended system is then stated. After that, by integrating the characteristics of the user information, the forwarding and comments on information to associated users, we present an improved Apriori–based algorithm to rank the recommended information with confidence interval. Simulation results demonstrate the superiority and efficiency of our method.     

智能Agent技术在Web信息检索中的应用

随着因特网技术的发展,信息检索技术已成为数字图书馆和科研人员研究的关键技术。与此同时,如何准确地从中检索出用户所需要的信息也已成为研究的热点,并开发出了很多信息检索系统,但传统的基于关键词的检索系统,其查准率和查全率都有待提高。鉴于此,提出了一种基于作为人工智能和网络技术相结合的产物———Agent技术的信息检索系统模型,给出了他的理论模型和工作机制。     

Interacting with databases in the global information infrastructure

The growth of the global Internet is causing a dramatic change in both the kind of people who access information and the types of information itself, ranging from unstructured multimedia data to traditional record-oriented data. To cope with these new needs, the interaction techniques traditionally offered to DBMS users have to evolve and eventually integrate in a powerful interface to the global information infrastructure. In particular, from the user's point of view there is the need for both effective visualization of multimedia information and retrieval tools able to overcome the existing dichotomy between browsing and querying. This article concentrates on the mutual relationship between database querying and Internet navigation by reviewing some important contributions from different areas, such as information retrieval, database research, and visualization techniques     

面向代理服务的信任管理策略

随着互联网技术的迅猛发展,使用互联网服务的人越来越多。网络代理作为互联网中的一项重要应用其用户数量也与日俱增。通过代理浏览恶意内容,进行匿名攻击等恶意使用代理的现象日趋严重。为了防止被滥用,许多代理使用了内容审计分析技术。而内容审计带来的处理延迟和开销严重影响了服务质量。针对内容分析的性能瓶颈问题,提出基于用户信任的审计加速策略。通过访问时间,目标网站类型等多个维度对代理用户行为进行细腻度的刻画,并充分考虑历史行为的累计效应,建立了多层次的用户信任模型,在完成内容审计功能的同时,提高基于内容分析可信代理的服务性能。     

Region-based image retrieval using color-size features of watershed regions

This paper presents a region-based image retrieval system that provides a user interface for helping to specify the watershed regions of interest within a query image. We first propose a new type of visual features, called color-size feature, which includes color-size histogram and moments, to integrate color and region-size information of watershed regions. Next, we design a scheme of region filtering that is based on color-size histogram to fast screen out some of most irrelevant regions and images for the preprocessing of the image retrieval. Our region-based image retrieval system applies the Earth Mover’s Distance in the design of the similarity measure for image ranking and matching. Finally, we present some experiments for the color-size feature, region filtering, and retrieval results that demonstrate the efficiency of our proposed system.