[算法与数据结构] 位置大数据的价值提取与协同挖掘方法

说明： 随着位置服务和车联网应用的不断普及,由地理数据、车辆轨迹和应用记录等所构成的位置大数据已成为当前用来感知人类社群活动规律、分析地理国情和构建智慧城市的重要战略性资源,是大数据科学研究极其重要的一部分.与传统小样统计不同,大规模位置数据存在明显的混杂性、复杂性和稀疏性,需要对其进行价值提取和协同挖掘,才能获得更为准确的移动行为模式和区域局部特征,从而还原和生成满足关联应用分析的整体数据模型.因此,着重从以下3个方面系统综述了针对位置大数据的分析方法,包括:(1)针对数据混杂性,如何先从局部提取出
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[算法与数据结构] 大数据时代下数据分析理念的辨析

说明： 本文在剖析了国内外大数据研究和应用现状的基础上,提出了"大数据时代"的定义,并从统计学的角度界定了"大数据"概念。同时,根据大数据的特点,本文重新审视了在大数据时代统计研究工作过程及统计思维所面临的挑战,明确了统计工作和统计研究转变的基本思路。
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[算法与数据结构] 遥感大数据自动分析与数据挖掘

说明： 成像方式的多样化以及遥感数据获取能力的增强,导致遥感数据的多元化和海量化,这意味着遥感大数据时代已经来临。然而,现有的遥感影像分析和海量数据处理技术难以满足当前遥感大数据应用的要求。发展适用于遥感大数据的自动分析和信息挖掘理论与技术,是目前国际遥感科学技术的前沿领域之一。本文围绕遥感大数据自动分析和数据挖掘等关键问题,深入调查和分析了国内外的研究现状和进展,指出了在遥感大数据自动分析和数据挖掘的科学难题和未来发展方向。
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[算法与数据结构] 位置大数据隐私保护研究综述

说明： 大数据时代移动通信和传感设备等位置感知技术的发展形成了位置大数据,为人们的生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益.由于位置大数据用途多样,内容交叉冗余,经典的基于"知情与同意"以及匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私.位置大数据的隐私保护技术度量用户的位置隐私,在信息论意义上保护用户的敏感信息.介绍了位置大数据的概念以及位置大数据的隐私威胁,总结了针对位置大数据隐私的统一的基于度量的攻击模型,对目前位置大数据隐私保护领域已有的研究成果进行了归纳.根据位置隐私的保护程度,可以把现有方法
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[spark] spark-2.1.1-bin-hadoop2.7

说明： spark-2.1.1-bin-hadoop2.7;spark-2.1.1-bin-hadoop2.7;spark-2.1.1-bin-hadoop2.7;
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[算法与数据结构] 大数据可视分析综述

说明： 可视分析是大数据分析的重要方法.大数据可视分析旨在利用计算机自动化分析能力的同时,充分挖掘人对于可视化信息的认知能力优势,将人、机的各自强项进行有机融合,借助人机交互式分析方法和交互技术,辅助人们更为直观和高效地洞悉大数据背后的信息、知识与智慧.主要从可视分析领域所强调的认知、可视化、人机交互的综合视角出发,分析了支持大数据可视分析的基础理论,包括支持分析过程的认知理论、信息可视化理论、人机交互与用户界面理论.在此基础上,讨论了面向大数据主流应用的信息可视化技术——面向文本、网络(图)、时空、
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[算法与数据结构] 大数据流式计算:关键技术及系统实例

说明： 首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.
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[算法与数据结构] Consensus Bridging Theory and Practice

说明： 分布式一致性经典论文，教你一行一行写出一个 Raft 实现
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[算法与数据结构] 大数据环境下学习分析技术模型构建应用

说明： 大数据环境下学习分析技术模型构建应用
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[Hadoop] 大数据背景下的集群调度研究

说明： 大数据背景下的集群调度，主要是对调度算法的总结以及当今的发展进行研究
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[算法与数据结构] 大数据云计算环境下的数据安全

说明： 大数据云计算将计算任务分布在集成的计算机资源池中,借助科学的算法,用户可以掌握无限的资源,但其安全性却不容乐观,如果大数据云计算环境下的数据安全无法得到保障,相关技术也得不到充分的发展与使用,这对大数据云计算的发展非常不利。从大数据云计算的定义出发,分析大数据云计算机的特点,找出大数据云计算中数据存在的安全隐患,提出针对性解决办法。
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[算法与数据结构] 基于递归神经网络的跌倒检测系统

说明： 针对现有跌倒检测方法存在适应性差和功能较单一等问题,引入递归神经网络,通过发掘位置传感器数据之间的内在联系提高检测跌倒行为的效果。首先,设计了传感器、训练与检测输入数据的序列化表示方法,为发掘其中与跌倒和接近跌倒行为相关的内在关联提供了基础;接着,给出了用于跌倒检测的RNN训练算法以及基于RNN的跌倒检测算法,将跌倒检测转换为输入序列的分类问题;最后,在前期实现的基于分布式神经元大规模RNN系统的基础上,在Spark平台上实现了基于RNN的跌倒检测系统,使用Fall_adl_data数据集进行
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