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數(shù)據(jù)中心最新文章

基于網(wǎng)絡(luò)論壇文本挖掘的筆記本電腦滿意度研究

不同于以往的滿意度模型中頭腦風(fēng)暴和問卷調(diào)研等手段建立指標(biāo)體系的思路，以大量掩埋和分布在各個網(wǎng)絡(luò)平臺中的評論信息為基礎(chǔ)，通過文本挖掘手段分析消費(fèi)者對筆記本電腦重點(diǎn)關(guān)注的角度和內(nèi)容，確立評價指標(biāo)體系；基于Formell模型，使用多元回歸方法，建立了筆記本電腦滿意度模型。該研究過程基于消費(fèi)者的真實(shí)感受，提煉出了消費(fèi)者對筆記本電腦最為關(guān)注的優(yōu)勢屬性和缺陷屬性，幫助產(chǎn)品制造商全面、準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者的需求和心理期望。同時，滿意度模型有助于消費(fèi)者和制造商對筆記本電腦的滿意度進(jìn)行綜合測算、比較和選擇。

發(fā)表于：6/23/2015

基于社交媒體用戶評論和關(guān)注度的電影票房預(yù)測模型

通過研究電影票房與社交媒體用戶行為的關(guān)系，揭示在線口碑（word-of-mouth）對業(yè)績表現(xiàn)的作用。與之前的研究不同，將社交媒體用戶評論、用戶關(guān)注等用戶行為數(shù)據(jù)作為內(nèi)生變量進(jìn)行研究，認(rèn)為用戶行為既影響業(yè)績，又被業(yè)績影響。首先，以電影產(chǎn)業(yè)為研究對象，分析了每周票房與用戶評論、用戶評分、用戶關(guān)注度等之間的關(guān)系，通過樣板（Panel）數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建了電影票房預(yù)測模型。接著，將票房作為自變量，分析了作為在線口碑表現(xiàn)形式的用戶評論、用戶關(guān)注度與票房的關(guān)系。最后，分析了在線口碑自身的特點(diǎn)，得出了多個有意義的結(jié)論，如用戶評分僅僅是票房收入的反映，其本身并不顯著影響票房。本研究具有良好的理論價值和實(shí)踐意義。

發(fā)表于：6/22/2015

基于S3C2440的智能考試管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了適應(yīng)現(xiàn)代化考試管理的需要，降低考務(wù)人員工作量，并使工作效率得以提高，實(shí)現(xiàn)智能化操作、減少出錯率的目的，提出了一種基于S3C2440的智能考試管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可在脫機(jī)狀態(tài)下使用指紋識別技術(shù)進(jìn)行身份驗(yàn)證，自動打印出考生考試信息和準(zhǔn)考證號碼的條形碼，從而防止考生信息誤填，方便考務(wù)人員操作。對所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際環(huán)境測試，其測試結(jié)果達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)。

發(fā)表于：6/22/2015

基于OpenStack的對象存儲性能實(shí)驗(yàn)及研究

隨著云計(jì)算的不斷發(fā)展，基于OpenStack的開源云得到了國內(nèi)外IT廠商的廣泛關(guān)注。從服務(wù)響應(yīng)時間和服務(wù)吞吐量兩個維度來對比萬兆網(wǎng)卡和千兆網(wǎng)卡對OpenStack Swift對象存儲方案性能的影響。在此基礎(chǔ)上，模擬Swift采用萬兆網(wǎng)卡適配器后在各種場景下的性能表現(xiàn)。進(jìn)一步，采用固態(tài)硬盤檢驗(yàn)其對Swift存儲性能的影響。最后進(jìn)行代理節(jié)點(diǎn)和存儲節(jié)點(diǎn)的配比實(shí)驗(yàn)，挖掘云存儲技術(shù)的價值，設(shè)計(jì)更加符合最終用戶需要的云存儲解決方案。

發(fā)表于：6/22/2015

基于Live555的流媒體服務(wù)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

針對傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的不足已不能滿足現(xiàn)代人對監(jiān)控視頻內(nèi)容的要求，提出了一種解決方案并對其進(jìn)行闡述，說明如何在Linux系統(tǒng)下，以IP網(wǎng)絡(luò)攝像頭為數(shù)據(jù)源，結(jié)合開源Live555庫實(shí)現(xiàn)流媒體服務(wù)器的方法，其中涉及了視頻數(shù)據(jù)的獲取、編碼、流化以及傳輸?shù)饶K。流媒體服務(wù)器的實(shí)現(xiàn)解決了多路客戶訪問攝像頭的負(fù)載問題，同時若與圖像處理算法結(jié)合可提供特殊的視頻監(jiān)控內(nèi)容以滿足應(yīng)用需求。

發(fā)表于：6/22/2015

一種高品質(zhì)優(yōu)化的紋理采樣濾波方法

提出了從一個Mipmap[1]中通過幾種分辨率結(jié)合指定數(shù)目的紋理來創(chuàng)建高品質(zhì)采樣過濾器的方法。此方法能控制在讀取每次采樣時的紋理數(shù)量，以便擴(kuò)展品質(zhì)來匹配GPU的內(nèi)存。

發(fā)表于：6/18/2015

封裝串口數(shù)據(jù)通信協(xié)議的設(shè)計(jì)

為了提高串口數(shù)據(jù)通信的準(zhǔn)確率、方便上層應(yīng)用編程，設(shè)計(jì)了一個協(xié)議對串口數(shù)據(jù)通信協(xié)議進(jìn)行封裝。協(xié)議采用自定義報(bào)文格式封裝串口數(shù)據(jù)幀的方式工作，利用報(bào)文應(yīng)答機(jī)制保證傳輸正確性，該協(xié)議在線路故障出現(xiàn)時能有效檢測并采取報(bào)文重發(fā)等措施保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確傳輸。

發(fā)表于：6/17/2015

HBase集群中RegionServer崩潰后的快速恢復(fù)措施探索

主要介紹了HBase RegionServer與Zookeeper間的交互過程，闡述RegionServer崩潰后的恢復(fù)機(jī)制，并在此基礎(chǔ)上提出了幾點(diǎn)優(yōu)化的恢復(fù)措施。優(yōu)化后的恢復(fù)措施大大縮短了RegionServer崩潰后的故障恢復(fù)時間和業(yè)務(wù)中斷時間，從而提高了HBase集群的穩(wěn)定性和可靠性。

發(fā)表于：6/16/2015

美報(bào)告預(yù)測：2018年阿里云計(jì)算業(yè)務(wù)將達(dá)12億美元

隨著阿里巴巴(BABA)近日的一系列加強(qiáng)云服務(wù)市場的合作，6月10日在一份研究報(bào)告中SunTrust銀行分析師Bob Peck預(yù)測，阿里巴巴的云計(jì)算業(yè)務(wù)將在2018年達(dá)到12億美元。阿里巴巴宣布2015年財(cái)年來自云計(jì)算互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的收入為2.04億美元。SunTrust預(yù)計(jì)這一數(shù)字將在2016財(cái)年上升到3.93億美元。

發(fā)表于：6/16/2015

思科收購Piston公司OpenStack云計(jì)算技術(shù)

日前，網(wǎng)絡(luò)巨頭思科公司收購了OpenStack云計(jì)算技術(shù)提供商Piston公司，以便促進(jìn)和加強(qiáng)其在2014年推出的云際混合云戰(zhàn)略，而對于Piston公司的CloudOS的OpenStack分布來說，尚不清楚其命運(yùn)如何。

發(fā)表于：6/16/2015

大數(shù)據(jù)時代國家形象如何傳播？

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，它將為中國的國家形象塑造與傳播將帶來哪些機(jī)遇和挑戰(zhàn)？日前，由國務(wù)院新聞辦公室主辦、中國外文局對外傳播中心、清華大學(xué)國家形象傳播研究中心聯(lián)合承辦的大數(shù)據(jù)與國家形象傳播論壇在重慶霧都賓館舉辦，來自國內(nèi)外的60多位大數(shù)據(jù)應(yīng)用與國家形象傳播領(lǐng)域的專家、學(xué)者以及企業(yè)家們匯聚一堂，分享大數(shù)據(jù)在國家形象傳播領(lǐng)域應(yīng)用與實(shí)踐的最新發(fā)展趨勢和成果、尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)為國家形象塑造和傳播帶來的變革和契機(jī)。

發(fā)表于：6/16/2015

銀行反洗錢大額交易檢錯系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

隨著2006年新反洗錢法規(guī)的出臺，各家金融機(jī)構(gòu)紛紛或自行設(shè)計(jì)反洗錢監(jiān)測分析報(bào)告系統(tǒng)或購買第三方機(jī)構(gòu)的相應(yīng)軟件，以輔助其履行反洗錢大額交易和可疑交易報(bào)告義務(wù)。在隨后幾年對多家銀行金融機(jī)構(gòu)的現(xiàn)場檢查中發(fā)現(xiàn)各機(jī)構(gòu)均不同程度地存在大額交易錯報(bào)和漏報(bào)情況。究其原因發(fā)現(xiàn)各家機(jī)構(gòu)的大額交易均由系統(tǒng)自動采集和報(bào)告，少有人工分析或干預(yù)，且各家機(jī)構(gòu)都自認(rèn)為其反洗錢監(jiān)測分析報(bào)告系統(tǒng)能夠精確地采集大額交易并及時上報(bào)，不會主動采取措施檢查大額交易錯報(bào)和漏報(bào)問題，因此大額交易報(bào)告中存在的問題也難以被發(fā)現(xiàn)。而銀行業(yè)的大額交易報(bào)告數(shù)量占所有大額交易報(bào)告量的99%以上，為提高大額交易的整體報(bào)告質(zhì)量，需要加強(qiáng)對銀行大額交易問題的監(jiān)督和檢查。為提高相關(guān)檢查的質(zhì)量和效率，本設(shè)計(jì)開發(fā)了銀行反洗錢大額交易檢錯系統(tǒng)，能夠快速地發(fā)現(xiàn)各銀行機(jī)構(gòu)大額交易存在的錯報(bào)和漏報(bào)問題。

發(fā)表于：6/15/2015

一種云數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

云數(shù)據(jù)庫是把各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫看成一系列簡單的二維表，并基于簡化版本的SQL或訪問對象進(jìn)行操作的數(shù)據(jù)庫。云數(shù)據(jù)庫能夠?yàn)槎鄠€用戶同時提供類似于單節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫的服務(wù)。在當(dāng)前云計(jì)算技術(shù)不斷發(fā)展中，數(shù)據(jù)庫不斷發(fā)展進(jìn)化，從原始的單節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫逐漸發(fā)展成為云數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)存儲能力相對于過去提高了數(shù)倍。目前云數(shù)據(jù)庫服務(wù)不斷增多，在此背景下，討論了一種云數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)與核心子系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。

發(fā)表于：6/15/2015

一種數(shù)據(jù)融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶流量預(yù)測算法

為解決現(xiàn)有船舶交通流量預(yù)測算法中存在的預(yù)測精度不高、算法穩(wěn)定性差等不足，將一種數(shù)據(jù)融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法用于船舶流量的預(yù)測，不僅能較好地實(shí)現(xiàn)船舶流量的高精度預(yù)測，而且還增強(qiáng)了算法的穩(wěn)定性。以寧波港口2012年船舶流量觀察數(shù)據(jù)為實(shí)例進(jìn)行分析，用MATLAB軟件編程進(jìn)行系統(tǒng)仿真，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過數(shù)據(jù)融合的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度高，系統(tǒng)魯棒性強(qiáng)，預(yù)測效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

發(fā)表于：6/15/2015

一種高擴(kuò)展性的設(shè)備管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

在某科研單位的設(shè)備使用場景及實(shí)際需求背景下，為了實(shí)現(xiàn)設(shè)備的靈活管理與流程管理，介紹了一種基于B/S模式的可擴(kuò)展性較高的設(shè)備管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)方式。系統(tǒng)通過Microsoft Visual Studio .NET平臺技術(shù)，利用C#語言與SQL Server數(shù)據(jù)庫，最終實(shí)現(xiàn)了操作方便、擴(kuò)展容易、數(shù)據(jù)傳輸可靠的以WEB進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入及查詢的設(shè)備管理系統(tǒng)。實(shí)際使用證明，該系統(tǒng)極大地提高了設(shè)備管理的工作效率，并且通過擴(kuò)展性設(shè)計(jì)極大地延長了系統(tǒng)的生命周期。

發(fā)表于：6/14/2015