基于复杂网络和机器学习的P2P用户违约预测

互联网的发展不断冲击着各个行业,P2P行业作为2013年开始兴起的互联网金融中的重要组成部分最近一段时间由于信用违约等原因,给许多用户带来了不小的财产损失.对于P2P行业来说,对用户的信用预测及防范违约风险是事关公司利润的核心问题.本文利用用户手机通讯录之间的包含关系构建社交网络,并从复杂网络的视角加以分析.通过将分析结果转化为机器学习的输入特征,我们用支持向量机的方法挖掘其内在的关联,从而利用用户的社会网络结构性质预测其信用情况.我们的模型基于知名互联网金融公司闪银所提供的大规模脱敏数据,得到了很好的预测效果.     

iSCSI带外虚拟化的研究与实现

研究了基于因特网小型计算机系统接口(iSCSI)带外方式的存储虚拟化模型,提出了一种iSCSI带外存储虚拟化的体系结构及命令流程．根据该体系结构,实现了基于iSCSI带外存储虚拟化的存储系统,并对该实现在低级别RAID下进行了读／写性能测试．结果表明,读／写性能随着传输数据块的变大而上升,当数据块的大小达到64 Kbyte时,RAID0的读/写和RAID1的读,其性能已接近30 Mbyte／s．     

基于改进多核学习的多传感数据分类方法研究

物联网（internet of things,IoT）技术中结合多个数据源互补信息提高数据分类准确率的研究受到了越来越多的关注。针对物联网无线传感器采集到数据的多源异构特性,给出了一种基于改进多核学习支持向量机（improved multi-kernel learning-support vector machine,IMKL-SVM）的IoT数据分类方法。传统的多核学习方法中核函数主要是采用经验法选取核函数类型及参数,本文改进方法在确定核函数类型及参数时分为两步：首先采用交叉验证方法初步确定核函数类型及参数;其次在第一步结果中利用支持向量机（SVM）同时训练样本和优化多核函数的类型及参数。实验中针对温度、湿度、光照、大气压力等4种数据设计了两组数据——第一组数据被标记为上午、中下午、傍晚、夜间4类,第二组数据被标记为白天、傍晚、夜间3类,比较了本文的IMKL-SVM方法、单核SVM方法及传统MKL-SVM方法在两组数据集上的分类准确率。此外,针对UCI公开数据集AReM进行了分类实验,实验结果表明IMKL-SVM方法针对具有多源异构特性的物联网数据实现了较高的分类准确率。     

HTTP/1.1的分析

HTTP是互联网中使用得最为广泛的传输协议之一 ,最新版HTTP/ 1 1是对HTTP/ 1 0的改进 ,提高了浏览速度 ,增强了安全性等 .基于此 ,笔者对HTTP/ 1 1的信息进行了详细分析 ,并简单介绍了MIME编码     

精细空间可伸缩视频编码方案实现

提出了一种新颖的空间可伸缩视频编码方案-精细粒度空间可伸缩编码。这种编码方案为空间可伸缩提供了精细粒度特性。方案使用比特平面技术,可以获得图像质量从低分辨率到高分辨率的转换,从而得到粒度的增加。另外,所提方案提供了一种灵活的嵌入式比特流,这样视频流可以被解码成从低分辨率到高分辨率的任何速率点。这种特性提高了互联网上视频流的编码效率,适应了有较大带宽波动的互联网。     

基于单片机嵌入式TCP/IP上网的设计与实现

文章中给出了基于单片机嵌入式TCP/IP上网的解决方案。包括对以太网接口硬件设计,以及基于单片机实现的网卡控制器的驱动和TCP/IP协议软件设计,实现了基于单片机嵌入式TCP/IP上网。     

互联网骨干网互联决策分析

为了分析两个互联网骨干网运营商（IBP：Internet Backbone Provider）在互联过程中的行为表现,文章建立了一个合作博弈模型来分析他们的互联决策,决策是建立在厂商利润最大化基础上的,在合作博弈情况下两个IBP选择互联质量追求联合利润最大化,这个合作博弈模型的结论不仅适用于互联网中两个IBP或互联网服务提供商（ISP：Internet Service Providers）之间的互联决策,而且适用于IBP和ISP之间以及其他具有网络外部性产业中的两个厂商的互联决策。     

中日两国移动互联网产业对比研究——以日本I-Mode和中国移动梦网为例

从技术、商业模式、市场和社会信息化背景等4个维度,分析中日两国移动信息服务业的异同,总结移动互联网发展的成功要素,希翼对世界范围内如何成功发展移动信息服务产业带来启示意义。     

流媒体系统架构的技术分析

流媒体依靠其强大的技术优势迅速渗透到社会生活的各个领域。文章就流媒体的概念及原理进行了阐述,分析了目前主流的流媒体格式及传输协议,并提供了一套流媒体系统平台的架构方案。     

大型娱乐中心装修工程中弱电系统的技术要点

阐述了大型娱乐中心装修工程的设计原则,详细介绍了弱电系统的技术要点及工程内容。