浅谈大数据时代信息服务业的发展模式转变

在移动互联网、物联网、云计算等一系列新兴技术的快速发展背景下,信息技术在经济领域、社会领域和人们的日常生活等各个方面不断的推陈出新。分别从搜索、电子商务、位置服务、网络空间和运营商等5个方面,基于案例的形式来分析新兴的信息服务业发展模式。认为未来研究可关注从社会媒体网络中获取大数据来研究市场营销问题。     

在云和大数据中开发的安全策略

云计算和大数据使信息世界变得更加丰富,但与之相关的安全开发问题也随之而来。安全问题往往是一个应用企业的首要考虑因素。介绍了安全开发流程、云计算和大数据技术的相应组成部分,在此基础上提出了整合云和大数据的安全策略,以减轻这些风险。     

从“家事易”建立社区电子菜箱,看传统企业如何玩转O2O

家事易O2O战略的核心技术在于通过使用具有自主知识产权的“电子菜箱“进行线下社区站点自提,这里的电子菜箱是一种基于物联网技术的电子商务配送储物终端,它可以让消费者自助自提所购商品,不仅提高配送效率,还能显著降低配送成本。     

传统零售业该去哪儿了？

任何事物都有两面性,电子商务亦然,传统零售业如何找到电子商务的软肋,进而发展自身的核心竞争能力,做到转危为安。     

MapReduce框架下的实时大数据图像分类

图像数据作为大数据的重要组成部分蕴含着丰富的知识,且图像分类有着广泛的应用,利用传统分类方法已经无法满足实时计算的需求.针对此问题,提出并行在线极端学习机算法.首先利用在线极端学习机理论得到隐层输出权值矩阵;其次根据MapReduce计算框架的特点对该矩阵进行分割,以代替原有大规模矩阵累乘操作,并将分割后的多个矩阵在不同工作节点上并行计算;最后将计算节点上的结果按键值合并,得到最终的分类器.在保证原有计算精度的前提下,将文中算法在MapReduce框架上进行拓展,以人脸图像为例对大规模图像数据进行分类的结果表明,该算法能够针对大数据图像进行快速、准确的分类.     

基于大数据背景下的企业生态系统架构研究

随着全球网络技术与移动通信设备的融合发展,“大数据”时代已经引起社会各界的重点关注。苹果、三星、华为、IBM、微软、腾讯等国际知名企业都开始建构出“大数据”时代的企业生态系统。本文将对“大数据”时代的企业生态系统的演化和建构进行深入分析。     

大数据环境下的数据安全性探讨

随着互联网的高速发展,特别是近年来云计算、物联网等新兴技术的出现,社交网络等服务的广泛应用,人类社会的数据的规模正快速地增长,大数据时代已经到来。如何获取,分析大数据已经成为广泛的问题。但随着带来的数据的安全性必须引起高度重视。本文从大数据的概念和特征说起,阐述大数据面临的安全挑战,并提出大数据的安全应对策略。     

DES_RSA及其混合算法的加密速度研究

为了在保证安全性的前提下提高大量数据加密的加密速度,本文通过DES和RSA算法的分析,针对DES算法密钥安全性差和RSA算法加密速度慢的问题,提出DES和RSA混合算法.对比DES和RSA两种算法加密所需时间,就RSA算法耗时长的问题,通过几种可行的大素数判定算法分析,提出改进的大素数判定算法.在保证安全性的前提下,将改进的大素数判定算法应用于RSA算法中,提升了加密速度.由于改进算法加密速度仍远差于DES算法,不适合大量数据加密.因此在兼顾安全性与加密速度的基础上,提出DES和RSA混合加密算法.经分析该算法综合了前两种算法的优点,是一种理想的加密算法.     

基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术

随着社会不断发展,在经济飞速发展的同时,科技得到了迅速、长远的发展,计算机在发展过程中除了技术的更新和信息技术的更新之外,给人们带来了前所未有的便捷,人们进入了科技信息时代。在这个以计算机为主体的时代中计算机中大信息量给人们带来了很多的机遇和一些挑战。计算机就像一个制造数据工厂一样,源源不断的制造出大量的数据信息,使社会从小数据时代转变为大数据时代。大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用,使人们走进了大数据时代,这就要求计算机在处理大量数据的时候需要很高的技术。本文主要阐述大数据时代下,计算机的信息处理技术。