基于Hadoop的大数据论坛日志系统的分析与设计

大数据时代的诞生,为解决挖掘海量数据存储的信息带来了技术上的革命,通过网站点击存留的日志数据,分析这些数据,可获知许多对网站运营至关重要的信息。本文采用Hadoop分布式平台,使用HDFS数据存储,利用Hive来分析日志数据,设计一种Web日志分析系统,并阐述了系统的设计过程。     

粒计算:一种大数据融合智能建模新方法

大数据融合智能是数据科学与工程的一个核心问题。大数据时代,深度学习新一代人工智能技术运用于复杂系统领域,面临全新的机遇和技术挑战。首先分析了大数据融合问题的内涵和特点,然后从复杂系统角度分析了深度学习技术研究新视角和粒计算在信息融合方面的新技术动态,推测了粒计算与深度学习的融合拓展可行性。最后,探讨了面向复杂系统认知研究的大数据融合智能建模粒计算处理架构,力求为复杂系统管理与控制技术研究拓展方法思路。     

大数据在医疗卫生领域中的解决方案

计算机信息技术快速的发展及医疗信息数据海量的增长,医疗卫生领域已经真正进入了"大数据时代"。数以万计的数据被保存下来,但一个棘手的问题出现了,如何利用这些海量的数据为我们提供具有价值的信息服务?该文旨在结合处理大数据的方法,分析大数据在医疗信息服务管理方面的应用前景并提出解决相应的问题解决方案。     

对大数据与信息安全相关问题的初步认识

大数据是伴随着互联网、云计算、移动互联网以及物联网等新技术发展到一定阶段的必然产物。大数据时代是互联网从量变到质变的一个重要发展阶段。本文详细分析和讨论了物理域上信息安全面临的威胁和挑战,探讨了大数据时代对国家信息安全产业的影响,并提出了在信息安全方面需要凝练和解决的大数据科学问题。     

大数据时代下图书馆面临的信息安全问题与对策

随着互联网和云技术的飞速发展,人类生活在爆炸式增长数据中走进了大数据时代。图书馆作为传统的信息收集与传播的中心,面对大数据的冲击,出现了一些问题,如包括数据的处理质量低、硬件的发展水平低、缺乏技术人员等,其中最突出的问题便是数据的信息安全问题,如何解决这些问题直接关系到图书馆的发展前景,本文在分析图书馆面临的信息安全问题基础上提出一些应对措施来加强安全防范。     

大数据与科技新挑战

本文简述了对大数据引发科技新挑战的一些粗浅认识,这些认识会随着大数据时代的变迁而改变。作者首先描述了大数据时代需要解决的三个技术问题,即将非结构化与半结构化数据转化为可分析的数据形式;大数据复杂性描述与建模;数据异构性与决策异构性。本文还进一步讨论了特定的大数据流以及数据驱动的决策管理等基本的大数据问题。在结论中,本文提出了一些数据科学的公开性研究问题,这些问题日益发展,最终将超越大数据的范畴。     

如何安全高效地进行大数据计算机信息处理

随着大数据时代的到来,人与人之间的交流越来越密切,日常的行为都可以用数据来表示,因此我们需要处理很多数据的信息,如何利用好这些巨量数据才是在竞争中取胜的关键。大数据处理包括数据采集、导入和预处理、分析统计、深度挖掘。目前面临诸多问题的信息安全、储存、收集和传播技术都属于处理技术内容,该文通过研究这些技术,提出了我们当下要考虑和解决的问题,就如何安全有效地处理计算机信息以及提高处理水平的方法给出了详尽的分析。     

研究大数据时代的城乡规划和智慧城市建设

近年来,信息技术的快速发展,引领了大数据时代的到来。无论是对我国城乡规划新技术的应用,还是对智慧城市的建设而言,都具有十分重要的影响和作用。该文针对大数据时代背景下,为推动我国城乡规划在大数据时代下快速发展,如何将大数据应用于城乡规划及智慧城市的建设进行一些探讨。     

大数据环境下高校图书馆信息服务创新研究

大数据时代不仅改变着人们的思维、生活以及工作方式，也在很大程度上改变着图书馆的发展方式。本文引出图书馆处理数据信息与大数据技术的共性所在，分析大数据时代高校图书馆数据资源建设和完善的策略，提出大数据时代高素质智慧专业人才是图书馆发展的瓶颈，并提出图书馆在智慧图书馆员培养的方向。     

基于区块链和IPFS协议的数据存储系统设计

随着互联网信息量的迅猛增长和对数据存储需求的不断增加，集中式数据存储的安全风险和性能差等弱点日益突显，而去中心化存储应用可以有效解决这些问题。IPFS文件系统是一种非常有代表性的分布式存储协议。设计了一个基于区块链和IPFS协议的数据存储系统，通过在IPFS系统中存储数据和在区块链中存储文件哈希值，解决了大数据存储性能差的问题。     

高校图书馆如何在大数据时代下健康发展

大数据时代的到来,使人们面对海量信息时产生了更多选择,对各个行业都产生巨大影响.大数据具有自身特点,把大数据这些特点与高校图书馆的管理相结合,使图书馆管理不断跨越传统,改革创新,提高管理与服务水平.图书馆可通过重视用户数据与信息、增加大数据分析服务、利用数据分析技术与工具等来创新图书馆的管理、提升图书馆服务,更好的促进高校图书馆健康发展与校园文化建设.     

基于互联网的校园考勤系统在智慧教室中的应用

校园智能考勤系统是高校智慧校园建设的重要内容。基于移动互联网的校园智能考勤系统利用成熟的互联网技术,采用学生的智能手机分批扫描智慧教室考勤主机的加密信息,任课老师"零操作",学生自动完成考勤。系统采用动态密码广播、智能防作弊定位算法、智能签到逻辑算法、自定义短信令通信编码等新技术,克服了传统信息化考勤系统存在的问题,出色完成考勤不排队,不拥堵,不易作弊,GPS定位准确、不依赖教室有线网络和无线WIFI,建设成本低,实用性强。该信息化考勤系统产生的大数据是当今高校教学质量评估、学生行为管理、学校科研工作的重要大数据依据。     

智慧交通综合管理信息服务平台建设研究

随着信息技术的发展和大数据时代的来临,各行业大数据发挥了重要的作用,推动了行业的发展。社会经济的快速发展对交通行业提出了更高的要求,也加快了交通行业吸收最新信息技术、充分利用交通大数据、提高信息服务效率的进度。为了适应新形势下交通行业管理和公共信息服务的需要,构建智慧交通综合管理信息服务平台成了交通行业发展的重点。本文分析了智慧交通的发展目标、建设关键、评价指标以及智慧交通大数据的特点和智慧来源,根据智慧交通建设原则、建设策略、建设重点设计了智慧交通大数据中心数据模型,并构建了智慧交通综合管理信息服务平台的系统架构。     

大数据情报分析平台在图书馆管理与服务中的应用

随着社会经济和科学技术的快速发展,大数据逐渐成为了人们生活的主角。大数据是网络和信息技术的产物,具体是指海量的、高速持续流动的数据流。大数据通过使用新系统、新技术、新模式对大量的数据信息进行整合,并从中发掘更真实、更有价值的信息。大数据时代的到来,显著提升了各行业的工作效率。图书馆是各种文献资料的集中地,管理工作繁琐,借助大数据技术进行管理能有效提升工作效率和服务质量。该文以大数据的深层含义为切入点,详细分析当前图书馆管理与服务中存在的问题并提出若干管理办法,力求为图书馆工作质量的提升增添助益。     

基于微服务架构的智慧校园基础平台设计与实现

随着物联网、人工智能、大数据、云计算、区块链等各种复杂业务场景的大量应用,多个系统之间频繁切换登录、各业务系统数据不一致以及高并发应用等问题层出不穷.为解决上述问题,提出基于微服务架构的智慧校园基础平台架构,并以江西开放大学为例进行建设.通过建设与应用,实现了学校统一数据管理、统一身份认证、统一系统集成、统一门户等功能,为广大师生提供了"智慧教学、智慧管理以及智慧服务"的一站式服务,为学校的高质量发展奠定了坚实基础.     

大数据时代图书馆信息服务的挑战及应对策略

介绍了大数据的基本概念和特征,从资源、学科知识、信息可视化、智慧服务等方面阐述了图书馆信息服务模式及特点,重点分析了大数据时代图书馆信息服务所面临的挑战,并针对性地提出了提高未来图书馆信息服务质量的对策与建议。     

超越"信息":科技情报学科的新蓝图

根据信息链理论，广义的信息是一个连续体概念，包括事实（事件）、数据、信息、知识、智慧和情报。事实和数据是信息的“下游”，为物理属性，而知识、智慧和情报则是其“上游”，为认知属性。当我们引用质疑理论来观察上述概念的关系时，可以得出一个简明的结论：数据是没有回答特定问题的文本；信息是回答何人何地何时何事等问题的文本；知识是回答怎么样为什么问题的文本。显而易见，对于一家情报或者咨询机构来说，顾客要的主要是知识而不是信息。     

大数据驱动下智慧城市建设的若干思考

 在当前的智慧城市建设中,随着互联网、物联网、通信网及大规模智能化应用服务的深入发展,产生了海量、异构、多源的城市时空大数据。在大数据时代,智慧城市的建设值得人们更深层次的思考。如何应对这些大规模、复杂的城市数据,尤其是对数据的感知、采集、存储、管理、分析、挖掘、计算、可视化及高效的服务应用都面临着巨大挑战。本文主要从技术、立法、管理3个视角重点阐述了大数据对智慧城市发展驱动作用。在技术上从纵向和横向两个视角分析城市时空大数据的特征及应用;从数据资产的角度强调了立法在智慧城市中的作用;从政策管理、奖惩与市场机制等方面分析了管理在智慧城市建设中的重要性;从综合视角思考大数据驱动下智慧城市建设中的若干问题。     

一种改进的结合标签和评分的协同过滤推荐算法

推荐系统由于其数据量庞大的原因,已经成为大数据领域研究的一个热点.而协同过滤算法是推荐系统中最著名的算法之一.传统协同过滤算法在利用评分矩阵进行推荐时,面临数据稀疏性问题,从而严重影响推荐的质量.同时,推荐系统中存在大量的描述用户和产品属性特征的标签信息,把这些标签信息融入到传统的推荐算法中是解决稀疏性的一个有效方法.因此,针对稀疏性问题,本文提出了一种结合标签和评分的协同过滤推荐算法.该算法结合标签信息和评分数据共同计算用户之间或产品之间的相似性,进而为用户产生推荐.实验结果表明,本文提出的算法可以有效解决数据稀疏性问题,同时可以提高推荐系统的准确性.     

大数据技术时代档案信息管理思维与方式的变革

该文从当前新技术时代的特征出发,概述数据处理、人工智能、网络技术等时代背景下,大数据对传统档案信息管理的冲击。分析了大数据技术时代,档案信息管理在管理思维与管理方法等方面的变化与变革。思维方面,从注重保存到档案保存与开发并重;方法方面,从平面单机档案数据管理到智能化、可实现大数据分析与处理的立体网络化档案管理新方式;最后,提出应对大数据技术时代档案信息管理新要求的对策。