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题名基于粒矩阵的动态大数据多维关联性分析技术
被引量：1
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作者
李双琴
张涛
连江桥
曹文琛
白清霞
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机构
中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院
中国石油天然气股份有限公司西南管道分公司技术中心
北京中盈安信技术服务股份有限公司
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第19期111-114,共4页
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文摘
针对当前动态大数据多维关联性分析过程中数据处理时间过长的问题,提出基于粒矩阵设计动态大数据多维关联性分析技术。采用模糊粗糙集粒化动态大数据,以此为基础,采用粒计算理论构建动态大数据粒矩阵,利用PSO算法优化粒矩阵,通过逻辑约简运算,得到动态大数据关联信息粒,实现基于粒矩阵的动态大数据多维关联性分析。通过实验结果显示,与现有的动态大数据多维关联性分析技术相比较,提出的动态大数据多维关联性分析技术极大地降低了数据处理时间,充分说明提出的动态大数据多维关联性分析技术具备更好的性能。
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关键词
动态大数据
多维关联性
粒矩阵
PSO算法
大数据粒化
数据处理
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Keywords
dynamic big data
multi-dimensional association
granular matrix
PSO algorithm
big data granulation
data processing
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP311.1
[电子电信—信息与通信工程]
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题名基于多维动态大数据的新兴产业技术预测分析方法
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作者
徐璐
潘禹辰
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机构
中国人民大学信息资源管理学院
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出处
《情报资料工作》
北大核心
2023年第4期13-23,共11页
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基金
国家社会科学基金重点项目“新时期产业技术情报分析方法体系研究”(批准号:21ATQ008)的研究成果之一。
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文摘
[目的/意义]探讨相关多维动态大数据特征以及在新兴产业技术预测分析中的作用,从而整合多维动态大数据信息知识,为新兴产业技术预测分析提供框架支持。[方法/过程]首先通过探究分析专利大数据、论文大数据、奖励大数据以及经济大数据各自的知识特征及优势互补,进而提出多维动态大数据关联模式架构。在此基础上,通过“人”和“事”的综合分析,量化给定产业技术的新兴指数。[结果/结论]实验结果表明,文章提出的预测分析框架充分利用了多维动态大数据信息较高的知识密度和广度,能够为新兴产业技术预测提供更为全面的多模态决策支持。
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关键词
新兴产业技术
多维动态大数据
关联模式架构
新兴指数
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Keywords
emerging technology
multi-dimensional dynamic big data
correlation structure
emerging index
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名立体动态大数据的无损云取证模型仿真
被引量：1
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作者
杨思狄
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机构
内蒙古大学满洲里学院
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第8期17-21,共5页
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基金
内蒙古大学2019年本科主干核心课程建设(MYZK1914)。
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文摘
传统的云取证方法存在取证数据量大、数据储存复杂,且容易丢失,导致取证准确度较低、取证时间较长,对此提出并设计了立体动态大数据的无损取证模型。将关键且容易破坏的数据储存到数据中心,进行云取证准备,在此基础上,对证据范围、取证对象和单个服务节点的相关通信记录等涉案数据进行多次识别,将已识别的数据做物理定位,利用数据隔离法与按需收集法,对VM和物理机进行收集,分析收集到的全部证据,完成了立体动态大数据的云取证模型的构建。仿真结果表明,上述模型缩短了取证时间,且取证准确度较高,可实现实时追踪,保证了证据的完整性。
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关键词
立体动态大数据
云取证模型
无损
迭代思想
数据隔离
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Keywords
Three-dimensional dynamic big data
Cloud forensic model
Lossless
Iteration thought
data isolation
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分类号
TP303
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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