[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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[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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[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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[算法与数据结构] 基于聚类权重调度的大数据采样技术

说明： 通过大数据优化采样提高对大数据的分析和调度能力。传统方法中对大数据的采样技术采用奈奎斯特采样定律,当大数据的特征信息出现非线性特性时,采样精度不高。提出一种基于聚类权重调度的大数据采样技术,进行大数据的分布式数据结构分析和时间序列模型构建,采用模糊C均值聚类方法进行大数据的聚类权重调度算法设计,以此为基础实现大数据的特征提取和特征采样。仿真实验结果表明,采用该方法进行大数据的信息采样,能有效提高采样精度,在大数据挖掘和特征提取方面具有重要意义。
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[算法与数据结构] 基于粒子群空间重组的大数据优化聚类算法

说明： 大数据聚类在模式识别和故障诊断等领域具有较好的应用价值。提出一种基于粒子群空间重组的大数据优化聚类算法。首先分析了标准粒子群算法,研究粒子群算法实现大数据聚类的原理。采用粒子群空间重组方法实现对大数据信息流特征矢量重构和提取,实现优化聚类。仿真结果表明,采用该算法进行大数据聚类,能有效提高数据分类的准确性,降低误分率,提高了数据挖掘和特征提取性能。
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[算法与数据结构] 大数据时代计算机网络信息安全及防护策略研究

说明： 大数据时代背景下的计算机网络信息安全防护更具有重要意义,文章通过对大数据时代下网络安全概述,分析了大数据时代背景下影响计算机网络安全的因素,并针对性提出了网络信息安全防护策略的几点建议。
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