基于大数据的推荐系统介绍
参考资料：
1.基于大数据技术的电子商务个性化推荐系统设计与实现
北京交通大学
专业硕士学位论文
工程领域：软件工程
2.大数据系统和分析技术综述
程学旗, 靳小龙, 王元卓, 郭嘉丰, 张铁赢, 李国杰中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室
3. 基于大数据的电子商务个性化信息推荐服务模式研究
吉林大学
作者姓名：胡一
专业名称：情报学
指导教师：张向先教授
4.数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究
大连交通大学
专业硕士学位论文
研究方向：企业管理信息化
姓名：贺云
5．基于数据挖掘的电子商务推荐系统设计与实现
电子科技大学
专业学位类别：工程硕士
工程领域名称：软件工程
姓名：王世东
指导教师：吴跃教授
6.基于数据挖掘技术的电子商务推荐系统的研究
北京邮电大学
硕士研究生学位论文
专业：信息安全
姓名：徐莉
导师：钮心析
7.基于web数据挖掘商务网站推荐系统的研究
研究方向:人工智能
指导教师:邱玉辉教授
研究生:谢中
8．大数据服务若干关键技术研究
博士研究生学位论文
专业：计算机科学与技术
姓名：韩晶
导师：宋美娜
9.数据挖掘在电子商务旅游线路推荐系统中的应用研究
重庆交通大学
硕士研究生学位论文
管理科学与工程
姓名：吴春阳
10.基于数据挖掘的电子商务推荐系统研究
电子科技大学
博士研究生学位论文
计算机应用技术
姓名：杨帆
11.电子商务个性化推荐系统研究
电子科技大学
硕士学位论文
计算机软件与理论
姓名：雷坤
12.基于数据挖掘的电子商务推荐系统研究
电子科技大学
计算机应用技术
研究生：裴蕾
指导教师：陶树平教授
13.基于个性化推荐的电子商务推荐系统的设计与实现
吉林大学
专业名称：软件工程
作者姓名：单明
指导教师：王喆副教授
14.大数据时代的信息技术处理
作者：冯骞
出版社：信息通讯 2014年08期
15.电子商务推荐系统核心技术研究
学科：管理科学与工程
指导教师：蒋国瑞
16. 电子商务推荐系统关健技术研究
院系(所):信息科学与工程学院
专业:计算机软件与理论
姓名：邓爱林
导师：朱扬勇教授
17.电子商务大数据导购系统设计与实现
作者：谢少群
作者单位：广东财经大学广东省电子商务市场应用技术重点实验室;
18.电子商务系统中的大数据处理
作者：高珍谢玉婧
作者单位：同济大学软件学院;
19.大数据环境下电子商务个性化推荐服务发展动向
作者：王倩钱力
作者单位:中国科学院文献情报中心
20.基于大数据的电子商品个性化推荐方法
作者：朱燕吴锦群
专业：计算机网络技术
目录：
1．大数据
1．1大数据基本概念
1.2大数据特征
1.3大数据处理方式
1.4知识计算对商务推荐系统的启示
1.5社会计算对商务推荐系统的启示
2．电子商务推荐系统
2．1电子商务推荐系统基本概念
2.2电子商务推荐系统研究现状
3．电子商务推荐系统的实现
3.1推荐方法实现
3.2推荐系统关键技术综述
3.3推荐系统目标
4．基于大数据的电子商务推荐系统的实现
4.1电子商务推荐系统分析所需信息
4.2电子商务推荐系统架构
4.3基于大数据的电子商务推荐系统架构
4.4大数据与web的区别（待编写）
5.基础知识
5.1电子商务模式
正文
1.大数据
1．1大数据基本概念
近几年,大数据迅速发展成为科技界和企业界甚至世界各国政府关注的热点数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素.人们对于大数据的挖掘和运用,预示着新一波生产力增长和消费盈余浪潮的到来”什么是大数据,迄今并没有公认的定义.从宏观世界角度来讲,大数据是融合物理世界(physical world)、信息空间和人类社会(human society)三元世界的纽带,因为物理世界通过互联网、物联网等技术有了在信息空间(cyberspace)中的大数据反映,而人类社会则借助人机界面、脑机界面、移动互联等手段在信息空间中产生自己的大数据映像.从信息产业角度来讲,大数据还是新一代信息技术产业的强劲推动力.所谓新一代信息技术产业本质上是构建在第三代平台上的信息产业,主要是指大数据、云计算、移动互联网(社交网络)等。
1.2大数据特征
人们将大数据的特征总结为 5 个V,即体量大(volume)、速度快(velocity)、模态多(variety)、难辨识(veracity)和价值大密度低(value).但大数据的主要难点并不在于数据量大,因为通过对计算机系统的扩展可以在一定程度上缓解数据量大带来的挑战.其实,大数据真正难以对付的挑战来自于数据类型多样(variety)、要求及时响应(velocity)和数据的不确定性(veracity).因为数据类型多样使得一个应用往往既要处理结构化数据,同时还要处理文本、
视频、语音等非结构化数据,这对现有数据库系统来说难以应付;在快速响应方面,在许多应用中时间就是利益.在不确定性方面,数据真伪难辨是大数据应用的最大挑战.追求高数据质量是对大数据的一项重要要求,最好的数据清理方法也难以消除某些数据固有的不可预测性.
1.3大数据处理方式
目前,人们对大数据的处理形式主要是对静态数据的批量处理,对在线数据的实时处理,以及对图数据的综合处理.其中,在线数据的实时处理又包括对流式数据的处理和实时交互计算两种。
批量数据处理的典型应用场景包括电子商务:电子商务中产生大量的购买历史记录、商评论、商品网页的访问次数和驻留时间等数据,通过批量分析这些数据,每个商铺可以精准地选择其热卖商品,从而提升商品销量;这些数据还能够分析出用户的消费行为,为客户推荐相关商品,以提升优质客户数量。
1.4知识计算对商务推荐系统的启示
基于大数据的知识计算是大数据分析的基础.知识计算是国内外工业界开发和学术界研究的一个热点. 要对数据进行高端分析,就需要从大数据中先抽取出有价值的知识,并把它构建成可支持查询、分析和计算知识库.目前,世界各国各个组织建立的知识库多达50 余种以及一些基于维基百科等在线百科知识构建的知识库,如 .除此之外,一些著名的商业网站、公司和政府也发布了类似的知识搜索和计算平台,在国内,中文知识图谱的构建与知识计算也有大量的研究和发工作.代表性工作有中国科学院计算技术研究所的 Open KN,百度推出了中文知识图谱搜索,搜狗推出的知立方平台,支持知识计算的基础是构建知识库,这包括3 个部分,即知识库的构建、多源知识的融合与知识库的更新.知识库的构建就是要构建几个基本的构成要素,包括抽取概念、实例属性和关系.从构建方式上,可以分为手工构建和自动构建。
电子商务推荐系统可以基于这个理念，对商品进行分类编写介绍，讲平台做成商品百科，商品成分百科，健康百科等。
1.5社会计算对商务推荐系统的启示
社会计算以 Facebook、Twitter、新浪微博、微信等为代表的在线社交网络和社会媒体正深刻改变着人们传播信息和获取信息的方式，人的互联成为信息互联的载体和信息传播的媒介,社会媒体的强交互性、时效性等特点使其在信息的产生、消费和传播过程中发挥着越来越重要的作用,成为类重要信息载体.大家关注的问题包括了对在线社会网络结构、信息传播以及信息内容的分析、建模与挖掘等一系列问题.
社会媒体中信息检索与数据挖掘，社会媒体的出现对信息检索与数据挖掘的研究提出了新的挑战.不同于传统的 Web 数据,社会媒体中的数据呈现出一些新的特征:(1) 信息碎片化现象明显,文本内容特征越发稀疏;(2) 信息互联被人的互联所取代,社会媒体用户形成的社会关系网络的搜索和挖掘过程中的重要组成部分;(3) 社会媒体的易参与性使得人人具有媒体的特征,呈现出自媒体现象,个人影响力、情感与倾向性掺杂其中.针对这些特点,研究人员在传统信息检索与数据挖掘技术基础上提出了一系列的新模型. 鉴于用户所创造的信息往往具有很强的时效性,Yang 等人提出了一种时间序列聚类的方法,从 Twitter 数据中挖掘热门话题发展趋势的规律因为用户的状态和评论中包含了大众的观点和态度,所以 Bollen 等人通过对 Twitter 中用户的信息进行情感分析,将大众情绪的变化表示为 7 种不同的情绪时间序列,进而发现这些序列能够预测股票市场
的走势.此外,基于用户在协作平台上所贡献的内容和标签等信息往往蕴含有丰富的大众知识和智慧这一现象,Hu 等人利用 Wikipedia 中的文章和类别信息来确定用户的查询意图,进而辅助信息检索.社会媒体的检索与挖掘研究在国内也受到了越来越多的重视,包括北京大学、清华大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、浙江大学、复旦大学、中国科学院、微软亚洲研究院等大学和研究机构已经取得了一定的进展,涉及的研究内容包括社会化标签系统中的标签学习和排序、信息抽取和分类、社会化多媒体检索、协作搜索和推荐等等.
基于这些研究，可以使电子商务推荐系统更加专门化，人性化，可以利用社交网络，根据用户个人喜好更加全面的进行推送。
2.1电子商务推荐系统基本概念
电子商务的飞速发展增加了消费者的可选择性，拓展了消费选择的宽度和广度，激发他们的购买欲望的同时，却又使消费面对海量商品感到茫然，难以抉择自己想要的产品，甚至使他们陷入数据丰富而知识贫乏的境地。推荐系统的目的模拟现实生活中销售员向消费者推荐商品的过程，协助消费找到自己所满意的商品。现有电子商务推荐算法往往是依据用户浏览行为将用户聚类，以相似用户行为作为推荐依据，这一过程忽略了用户对商品的情感态度。而实际上，当用户对商品持积极情感时则会提高用户满意度，否则用户满意度则会降低。
2.2电子商务推荐系统研究现状
推荐系统的主要任务是通过分析用户所产生的信息获取他们的兴趣度和偏好，从而发现他们潜在的兴趣偏好，为主动向用户推荐他们感兴趣的内容，总体来说，推荐系统属于信息过滤的范畴。推荐系统不同于信息检索，信息检索是由用户主动发起是一种“pull”的过程，而推荐系统则可以主动向用户推荐用户可能感兴趣的内容，一种“push”过程。尽管，信息检索的过程由于用户的参与目的性较强，但是，用户却不得从检索的内容中人工查找他们所感兴趣的内容，在某些情形下，用户陷入“信息迷航”的尴尬境地。而“push”的过程，是根据用户的历史信息以及用户的相似性分析用户的兴趣，从而挖掘出用户可能的兴趣需求。
推荐算法可分为基于内容的过滤算法以及协同过滤算法两大类。基于内容过滤的推荐算法其关键技术多为信息检索技术，其主要目的在于分析项目内容，对现有资源进行建模，完成信息推荐。在这一过程中记录用户所产生信息内容以及用户的浏览行为，依据用户所产生的信息进行兴趣度建模。在推荐过程中，对比用户的兴趣度的相似性，对于兴趣度高相似且未产生浏览行为的用户进行推荐。目前为止，大量网站以及科研机构仍采用基于内容的推荐方法。其中，麻省
理工学院采用基于内容的过滤方法在邮件发送以及接收双方实现了电子邮件过滤。 Balabanovic等构建了一个智能推荐系统 LIRA 专门用于网页推荐。LIRA 推荐过程中首先利用检索方法对网络进行内容搜索，判断搜索结果，若满足预先制定的条件则推荐给用户，否则不予以推荐。为了完成个性推荐，LIRA 还设置了反馈机制。用户依据推荐结果与自己的兴趣度进行评价，LIRA 依据用户的评价结果更新搜索规则，从而不断学习训练完善系统，最终达到满足用户个性化推荐的目的。Lieberman以用户浏览行为作为依据构建用户兴趣度模型 Letizia，并基于该模型后台搜索网页，将符合用户兴趣的网页推荐给用户。这一过程是一个主动学习过程，无需用户参与。与 LIRA 显式反馈不同，该模型属于一种隐式反馈模型。Armstrong 等在分析用户浏览行为时，增加了浏览路径机制，从而开发了Webwatcher推荐系统。该系统不但分析用户浏览过的网页，而且还分析用
户浏览网页中包含的超链接。结合用户的浏览行为以及网页中的超链接构建用户兴趣度模型，提高了推荐的效率。Pazzani 等通过学习用户的浏览行为以及用户反馈信息构建用户兴趣度模型Syskill& Webert。该模型中，对用户兴趣度分类过程中引入了贝叶斯分类器达到多样性分类的目的。
协同过滤与基于内容的推荐系统不同，协同过滤更加关注用户的社会性特征，协同过滤过程中将兴趣度相同或相似用户划分为一类，推荐过程中该类别中有用户关注某些信息，则认为兴趣度相同的用户也对该类信息感兴趣。由此可见，协同过滤是以用户兴趣群体或社会群体为基础，因此，协同过滤应该首先依据用
户的社会特征将用户分类，对目标用户推荐过程中依据用户所在群体的兴趣相似为依据完成推荐。协同过滤在电子商务中也得到了广泛应用。如 Amazon、C2C、以及 e Bay 等网站均利用基于协同过滤的电子商务推荐系统，除此之外，还增加了用户反馈机制，用于评估用户对商品的满意度。国内对电子商务推荐系统的研究相对较晚，目前为止还没一个与国外相竞争的电子商务推荐系统。这一点也引起了国内研究者的注意。其中，清华大学的曾春等首先综述了个性化推荐算法，并集中讨论了个性化推荐系统所涉及的核心算法，为国内电子商务推荐系统奠定了基础。中国科学院许海玲等比较了目前互联网中常用的推荐系统，并对常用推荐算法、评价指标等做了总结。北京邮电大学的王立才等为了提高推荐系统的推荐的精确度以及用户满意度对上下文感知的推荐系统进行综述。华东师范大学的任磊博士首先分析了互联网环境下信息过载的起因，并在此基础上进一步分析了个性化信息需求的必要性，对目前个性化需求做了进一步总结，最后针对推荐系统中存在的数据稀疏以及概念漂移问题提出了 WSBCF、IBCFBP 以及 HRRF 等，经实验验证其有效性。南京航空航天大学的李涛博士对推荐系统中存在高维稀疏性问题，在推荐系统中引入降维技术，并利用聚类技术对用户聚类，达到推荐系统实时性的目的。此外，该系统中还增加了数据隐私保护机制，大大提高了系统的安全性。王征和谭龙江在推荐系统中引入了用户心理特征，构建基于用户心理的特征空间，利用贝叶斯算法依据用户行为及商品聚类，最后估计用户心理特征预测其兴趣度，达到个性化推荐的目的。崔春生等首先以用户的浏览行为、浏览时间以及网页差异量等特征为依据，分析用户对商品的需求，在此基础上对用户聚类，得到用户兴趣度集，完成商品推荐的目的。
3电子商务推荐系统的实现
3.1推荐方法实现
为了提高用户对推荐结果的满意度，在研究各类推荐算法的基础上，研
究用户情感挖掘方法，并构建一个融合情感挖掘的推荐算法。该方法首先依据用户行为信息将用户聚类，认为相同类别的用户有着相同的购买欲望。在此基础上生成推荐商品候选列表。然后利用用户情感信息对候选商品列表过滤，去除那些用户评价较差的商品，保留用户满意度的商品生成最终的推荐结果。为了分析用户的情感信息，采集用户对商品评价的内容，采用基于情感词的倾向性分析
方法来判断评价内容的倾向性。为了生成情感词表，本文首先假设包含较多正向情感词的文本其倾向为正向，同时被较多正向文本所包含情感词的倾向为正向，反之亦然。以此假设为基础，采用 PMI 方法达到情感词扩展的目的，形成最终的情感词表。
3.2推荐系统关键技术综述
推荐算法可被划分基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法以及混合推荐算法三类。
内容的推荐算法
基于内容的推荐算法主要通过分析用户所产生的内容信息，从中挖掘出用户的兴趣爱好，以及用户之间的联系，最终完成对用户商品推荐的目的。整个推荐过程可描述如下：假设已存在一个商品c ，且有 Cci，其中C 为商品的集合，ic 表示与商品 c 相似的商品，在推荐中可利用兴趣度函数 cuf),( 来描述商品c 对用户u 的兴趣度。基于内容的推荐算法其核心思想仍是对用户所产生的内容进行挖掘，而内容挖掘算法研究较为成为的领域却又是信息检索或信息过滤，因此基于内容推荐算法其实质是信息检索与信息过滤算法在推荐系统中的应用。目前，基于内容的推荐算法主要集中在用户所产生文本信息分析上。首先利用信息检索关键技术搜索用户所产生的内容信息，并且针对用户所产生的内容建立用户特征空间，特征空间中多包含用户的兴趣爱好、项目需求、职业信息、品位信息等基本信息。为了进一步挖掘商品可能引起用户的兴趣大小，需要计算用户特征与项目特征之间的相似度，当相似度大于某个阈值时，则在用户与项目之
间产生推荐，否则不予推荐。
协同过滤推荐算法
协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是当前应用最为广泛的推荐算法之一，它依据用户的群体特征来判断用户个体特征的兴趣。主要基于如下一个基本假设：用户群体对某一个商品具有相同或相似的兴趣，那么对于其它商品他们仍具有相同或相似的兴趣。因此，该算法依据用户群体兴趣相似度将用聚类，并且依据用户个体兴趣度产生对群体用户的推荐。在这个过程中，首先构建用户群体共同感兴趣的商品的集合，并且不断分析群体用户中个体用户的兴趣偏好，来完成整个推荐。可将协同过滤算法进行如下描述。假设需要预测商品 c 是否为用户u 所感兴趣的商品，并且判断是否依据用户的兴趣产生推荐。首先计算商品c 对用户u 的兴趣度 cuf而 cuf 的设计是通过相似群体集合中其它用户对于商品 c 的兴趣度cuf而获取。协同过滤算法可分为基于内存的协同过滤算法和基于模型的协同过滤算法两大类。(1)基于内存协同过滤算法是挖掘用户的浏览日志，从而确立用户的历史浏览行为，对于用户浏览行为采用 K 近邻算法计算用户群体中个体用户的浏览行为相似度，从而将具有相同或相似浏览行为的用户聚为一类(2)基于模型的协同过滤推荐算法是在算法学习采用机器学习的思想，不断的学习待推荐商品所存在的潜在模式。基于模型的协同过滤推荐算法中常采用回归分析、奇异值分解技术、语义分析技术以及各种有监督或无监督的聚类算
法来学习推荐模型。在基于模型的协同过滤推荐算法的研究过程中，研究者们通过将模型学习过程视为序列模式决策的过程，对于序列中的每一步往往引入马尔可夫标注来产生每一步的推荐
混合推荐算法
无论是基于内容的推荐算法还是协同过滤推荐算法都有着其优点以及难以逾越的缺陷，为了综合利用基于内容的推荐算法和协同过滤算法的优点，并规避它们的缺点，研究人员开始尝试将两类模型融合，组成新的推荐算法，通过将这种融合两类或两类以的推荐算法称之为组合推荐。目前而言，混合过滤推荐系统可划分为组合推荐及融合推荐两大类：基于内容的推荐算法主要通过分析用户所产生的内容信息，从中挖掘出用户的兴趣爱好，以及用户之间的联系，最终完成对用户商品推荐的目的。
数据挖掘算法
数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。这个知识指的是数据库中各类知识之间的联系，这些知识大致可分为：(1)频繁模式挖掘，挖掘数据集频繁出现的项集或者子序列。(2)分类：首先事先定义类别，然后依据某种算法将待分析数据划分到这些类别之中。(3)聚类：不同于分类的是，聚类不考虑已知类，而是依据最大化类内相似性同时最小化类间相似性则，对数据进行分组。(4) 演变分析：用于描述某种行为随时间变化而呈现的规律或趋势，并依据该规律或趋势进行建模，为最终决策提供依据。
融合用户情感挖掘的推荐算法
融合用户情感信息挖掘的推荐算法实质上是一种组合推荐算法，算法分为三步，第一部挖掘用户的日志行为，利用用户的日志行为聚类生成用户行为特征库，利用情感分析对用户行为特征库中用户购买过的商品进行过滤，保留那些用户评价较好的商品，屏蔽用户评价不好的商品。最后计算用户行为相似度完成推荐。算法流程如下：(1)信息采集(2)用户行为特征提取(3)利用单边聚类生成用户行为集合(4)训练生成用户行为模板库(5)用户行为相似度计算(6)候选推荐结果生成(7)推荐结果倾向性过滤(8)生成推荐结果
3.3推荐系统目标
推荐系统属于电子商务的辅助系统，而不能算作是独立的系统，它的主要作用在于给潜在用户推荐他们满意的产品，极大可能的促成交易的成功，因此我们把系统的目标定义为：(1)内嵌于电子商务系统中。(2)依据用户行为实行自动推荐。(3)可方便的实现浏览和搜索功能。(4)响应速度快，实时反馈。(5)系统运行稳定、安全、可靠。
4基于大数据的电子商务推荐系统的实现
4.1电子商务推荐系统分析所需信息
融合用户情感信息挖掘的推荐算法实质上是一种组合推荐算法，算法分为三步，第一部挖掘用户的日志行为，利用用户的日志行为聚类生成用户行为特征库，利用情感分析对用户行为特征库中用户购买过的商品进行过滤，保留那些用户评价较好的商品，屏蔽用户评价不好的商品。最后计算用户行为相似度完成推荐。算法流程如下：(1)信息采集(2)用户行为特征提取(3)利用单边聚类生成用户行为集合(4)训练生成用户行为模板库(5)用户行为相似度计算(6)候选推荐结果生成(7)推荐结果倾向性过滤 (8)生成推荐结果。
所需信息
4.2电子商务推荐系统架构
4.3基于大数据的电子商务推荐系统架构
基于大数据技术的电子商务个性化推荐架构推荐系统的具体设计依赖于其具体的使用场景，比如亚马逊主要完成电子商务方向的推荐，豆瓣完成社交关系、文艺生活相关推荐，Digg完成新闻应用相关推荐。本文主要针对基于电子商务网站的应用场景来设计出一个基于大数据技术的电子商务个性化推荐系统。对于一个标准的电子商务网站系统，其系统架构图如图所示。
对于一般购物网站来讲，主要分为web前端模块，业务处理模块、前端数据库模块、日志处理模块、推荐系统模块、核心业务模块。web前端模块负责界面展示以及与用户的UI交互；核心处理业务一般封装成服务，核心数据库的访问只对核心业务模块开放；中间的日志等模块负责简单界面展示相关处理。推荐系统相对于后台业务并不是非常的核心，但对于整个电子商务网站来说非常重要。随着个性化推荐技术的不断发展，电子商务水平的不断提高，推荐系统也已经成了整个系统的一项基本服务。当前的推荐系统已经不是简简单单的一个后台逻辑或者是一个函数调用可以完成的。广义上说，推荐系统属于数据挖掘和机器学习范畴，推荐系统的服务也更依赖与科学的推荐算法以及大量的学习数据。
4.4大数据与传统web服务的区别
数据服务与传统服务存在多方面差别：
输入输出需求不同：一般的服务需要事先规定输入和输出，以便多个服务之间按照业务流程进行组合；而对于数据服务而言，针对消费者的多样化访问请求，数据服务应能够采取灵活的方式来描述服务和动态产生满足需求的新数据服务。关键技术不同：传统服务关键技术包括服务建模、服务组织和管理、服务组合、服务提供等。而数据服务关键技术不仅包括服务建模、服务组合，还有服务应用，尤其是与数据特征相关的应用，如查询、分析和可视化。服务流程不同：传统服
务流程包括服务建模、服务注册、服务组合分解、服务调用等，数据服务的流程是服务操作请求、请求分解请求重写、服务建模、査询分析请求执行、结果组装。显然，数据服务是以数据应用需求为导向的。在数据服务方面，文献提出一个数据服务的抽象架构数据存储系统、外部模型、服务消费方法、数据元数据请求和操作结果数据。
服务组合区别：于传统服务，服务组合是指通过某种服务组合语言方式按给定逻辑和业务流程将多个服务组合成一个整体的技术。服务组合作为一个满足业务需求的流程规划，涉及到基本服务和复合构件服务的协同。已经有大量的研究者对服务组合进行了深入和广泛的研究。目前服务组合的方法一般是通过将通过某种服务之间的控制逻辑来实现特定的业务流程，通过服务输入和输出接口的匹配来实现服务组合。这些服务组合方法主要有四种，即手工服务组合、基于工作
流的服务组合、基于的服务组合方法和软件工程的服务组合方法。手工方式的服务组合根据实际的业务逻辑，人工选择所需服务，通过编码或者采用可视化工具定义这些服务的交互流程；手工服务组合的方式随着数据服务的动态组合和数据剧增而变得不可行，随后产生了后三种自动化服务组合方式。其中基于工作流的服务组合从工作流视角看待服务组合，首先构建原子服务集，通过控制力和数据流实现服务组合，它们主要采用的服务语言来实现服务组合，例如和，它们定义了语义服务标准。然而基于工作量的服务组合方法其自动化程度依然较弱。基于的服务组合方法其原理是提前规定服务组合的触发点和结果，通过规划器等人工智能方式来完成自动化服务组合，然而该方法较为复杂使得其使用范围较少。
数据服务由于其本身的数据密集型特征，与上述传统服务组合的目标有很大区别。传统服务进行服务组合是为了实现一定的业务流程，而数据服务组合的目标是为了实现跨域异构数据的集成共享。此外，由于用户查询需求的不确定性和多样性，数据服务为了满足用户需求，可能要面临查询组合和数据源带来的双重复杂度，这也使得数据服务的组合方法面临挑战。数据服务组合方法的实现一方面依赖于服务接口映射规范，另一方面则依赖于数据服务中数据模式和逻辑的表达，这就要求数据服务本身也具有强大的描述能力。针对数据服务组合的研究一类面向专业人员，另一类面向业务人员或非人员。面向人员数据服务组合其原理是通过对服务输入输出进行模式匹配，以半自动方式预先编制好服务组合逻辑来实现组合。例如，文献提出基于服务匹配的数据集成方法，该方法将数据封装为数据服务单
元并基于设计本体描述模型，通过服务发布、注册和检索的方式实现了数据集成；文献提出通过本体方法发布与组织数据服务，还提出了动态产生数据服务和基于查询重写的数据服务组合算法。此种方法能够根据用户需求动态产生数据服务，提高了用户满意度其局限性是主要面向关系数据，对于非结构化的数据服务较难实现。
5.基础知识
5.1电子商务模式
电子商务模式是指在企业确定细分市场和目标顾客之后，通过对信息技术以及互联网络技术的运用，以在企业内部特定的组织结构和在价值网中定位，从而与价值网上的各个合作成员对相关的流程进行整合，并最终满足客户的需求，同时给企业带来盈利的一种方式。电子商务模式，作为企业在价值链系统一定位置上位目标市场提供价值和盈利的方式，它由以下六方面要素构成：市场环境、企业资源、业务流程、客户关系、产品创新和财务要素。这六个要素之间相互联系、相互依赖、共同确定了电子商务模式的构成和特点。常见的电子商务模式有：B2B 模式、B2C 模式和 C2C 模式。
数据库图书管理系统论文
河北大学人民武装学院2014届毕业论文网络图书管理系统的开发 中队：二十九中队 专业：计算机网络技术 姓名：赵森
网络图书馆的开发 摘要 随着计算机和网络的快速发展及在图书馆的广泛应用，网络化成为了20世纪末影响人类历史进程最为重要的事件之一。图书馆的发展更趋向于电子化、虚拟化、数字化，图书馆的业务操作、管理模式和服务方式都将发生深刻的变革，传统的图书馆将承受着越来越大的压力，最终将不得不在网络环境中重新定位。 WEB图书管理系统的主要特点是利用了网络，它给读者和图书馆之间提供了一个交互的电子平台，使得读者通过网络就能轻松查询到图书馆的相关信息，极大地方便了读者，也提高了图书借阅的效率。该系统由前台管理子系统和后台管理子系统两大部分组成，包括了系统的数据流程分析、数据库设计、网络的各个功能模块设计与实现以统计分析模块部分的实现，该系统是基于ASP的设计语言，在Vbscripe和Java scripe脚本语言基础上进行开发，在数据库上，运用了Microsoft公司开发的Access软件，Winxp+IIS6.0环境下运行。建设图书管理信息网络系统，是图书馆现代化建设的客观要求。建设以计算机为核心的图书馆信息网络，实现图书馆管理和服务的自动化，是图书馆发展的必由之路。 关键词：图书网络后台管理ADO
目录 一网络图书管理系统的概述 (1) 1.1网络图书信息管理的特点 (1) 1.2网络图书管理的发展 (1) 二系统需求分析 (2) 2.1功能需求分析 (2) 2.2性能要求 (2) 2.3系统数据分析 (2) 2.4数据流程图 (3) 三系统设计 (5) 3.1基本业务模块 (5) 3.2基本数据维护模块 (5) 3.3信息查询模块 (6) 3.4信息查询模块 (7) 3.5登录界面设计 (8) 四系统实现 (9) 4.1系统运行环境 (9) 4.1.1开发与运行环境及配置 (9) 4.1.2系统工作原理 (9) 4.2系统采用的技术 (10) 4.2.1ADO与MD5技术 (10) 4.2.2J2EE (10)
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
决策支持系统期末考试题(2019)
决策支持系统期末考试题 一、判断题（对的打√，错的打×；每题2分，共计10分） 1、决策支持系统使用大量数据和多个模式，形成决策方案，替代决策者实现决策。 2、专家系统使用知识和推理机制，运用定性分析的方式辅助决策。 3、数据仓库是面向主体的、集成的、稳定的、相同时间内的数据集合，用于支持决策。 4、云计算是利用远处的数据中心，通过互联网向客户提供软件、存储、数据处理等服务。 5、人们编写计算机程序是可以不受计算机硬件限制，按照人们的正常的思维方式进行。 二、选择题（在下列选项中，只有一个是正确的；每题2分，共计20分） 1、决策支持系统主要是解决决策过程中出现的（）问题。 A. 结构化问题 B. 半结构化问题 C. 非结构化问题 D. 不确定性问题 2、计算机中知识的表示不包括下列哪一种表述（）。 A. 数理逻辑知识 B. 产生式规则 C. 数学模型 D. 本体 3、决策支持系统的模型库中的模型是以（）方式存储的。 A. 计算机程序 B.数学模型 C. 本体知识 D. 产生式规则 4、（）是专家系统的理论基础。 A. 数据库 B. 数学模型 C. 知识库 D.知识表示 5、数据仓库的运行结构采用（） A. B/S 结构 B. C/S 结构 C. B/C 结构 D. PC结构 6、下列不属于联机分析处理基本功能的是（） A. 切片 B. 钻去 C.旋转 D.投影 7、在关联分析中，关于支持度和可信度的说法正确的是（）。 A. 支持度越大，关联规则就越重要 B. 可信度高，支持度低，则关联规则重要 C. 支持度是对关联规则精确度的衡量 D.可信度度是对关联规则重要性的度量 8 、基于云计算的决策支持系统设计方案主要体现在（）。 A. 海量数据的处理和并行数据挖掘 B. 软硬件资源隐没于云端，提供商收取费用 C. 分布式多服务器提供数据处理方法，结果自动获取 D. 原有的决策支持系统不能解决的问题，借助于云计算来解决
数据库的设计与实现
《数据库原理》课程设计论文 院（系、部）名称： 专业名称： 学生姓名： 学生学号： 指导教师：
系统简介 开发目的和任务 客户信息是个人，机关，企事业等进行业务联系所必需而频繁使用的信息资料，在许多大型应用系统中都有客户信息管理工具，它是企业单位现代化管理的一个重要的组成部分。本系统的任务是制作一个简单，实用的通讯薄，既可以单独使用，也可以作为其他大型应用系统的一个组成部分来使用。 1．系统功能 (1) 总体功能要求 本系统将介绍如何让在Visual FoxPro 6.0开发环境下快速开发数据库和数据表的方法,并在此基础上建立一个表单,通过表单的运行,可以初步体会到什么是程序,什么是数据库应用程序,数据库应用程序是如何进行编辑,修改,增加,删除,查询和退出的. (2) 客户信息管理系统的基本功能 1)登录:本功能主要是为了防止非操作人员对系统随意更改. 2)主界面:为用户提供了一个友好的界面,是维护,查询模块间相互切换的桥梁. 3)维护:本功能模块主要实现数据的浏览,添加,删除,退出等功能. 4)查询:本功能模块主要实现按姓名,职务,出生日期等查询功能. 2. 系统的特点 (1) 数据库设计的考虑 本系统的信息两不太大,因此只涉及一个库,一个表.库名为通讯
录.DBC表名为通讯录.DBF. (2) 提高系统集成化的考虑 为了是系统短小精悍,并最大限度的提高系统设计的效率,在设计中较多的应用了Visual FoxPro 提供的“选项卡”控件和容器控件.除此之外,还采用了页框控件,其目的是在一个窗口上尽可能多的扩展应用空间,容纳最多的信息量. (3)提高可操作性的考虑 由于使用本系统的人员不一定熟悉计算机基本操作,因此要求系统的操作应尽量简单,本系统在设计时已考虑到这一点,尽可能少的使用键盘的地方,要保证用起来“顺手”. 3. 开发工具与运行环境 (1) 开发工具. VFP6.0 为集成开发环境提供了项目管理器,设计器,生成器和向导机制等,使其成为强有力的数据库开发工具. 1)项目管理器. 2)设计器. 3)生成器. 4)向导. (2)运行环境 硬件环境: PⅡ350MHz以上处理器,16MB以上内存,一般需240MB 硬盘空间. 软件环境:Windows 95及以上的操作系统支持.
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
数据库管理系统论文
基于Servere 2000的保险公司客户管理系统 前言 信息技术是构成21世纪的最强大力量之一，信息技术所带来的变革，能够帮助个人和社会更深入地认识保险数据库档案管理工作对档案管理工作的各项强大推进，从而使保险工作充分发挥其潜能，推动社会保障体系进一步完善，实现社会公平、和谐随着社会信息量的与日俱增，职场竞争的日趋激烈，越来越多的人更关注做事的效率和安全性。而保险公司客户保险信息的数量、规模都是非常庞大的，业界一直在寻找一个高效有安全的管理办法。 在计算机日益普及的今天，设计一套行之有效的信息管理系统是非常必要的。保险公司而言，日益扩大的业务和客户群，管理客户的保险信息，保单信息以及保险的后续服务信息等等，纯手工的操作已经完全不能满足客户和公司的需求。一套高效且安全性好的数据库管理系统对公司和个人来说都带来莫大的方便和安全，不仅使公司的业务需求达到满足，而且客户保险信息的安全性也得到了很大的提高。采用数据库技术生成的保险管理系统将会极大地方便保险公司管理人员和工作人员的劳动，使工作人员从繁忙、复杂的工作进入到一个简单、高效的工作中。便于客户保险信息的管理需要有效的保险管理系统，减轻工作人员的工作量，方便工作人员对它的操作，提高管理的质量和水平，做到高效、智能化管理，达到提高保险信息管理效率的目的。 关键字：客户信息管理，续费，保险管理，保单信息管理 目录
前言 (1) 正文 (2) 2.1功能描述 (2) 2.2对象处理 (3) 2.3安全性和完整性要求 (3) 2.4业务流程分析 (3) 2.5数据流程分析 (4) 2.6系统功能分析 (5) 2.7数据字典 (5) 2.8概念模型设计 (6) 2.9逻辑模型设计和优化 (8) 2.10物理设计和实施 (8) 参考文献： (16) 正文 2.1功能描述 1．能够存储一定数量的保单信息,并方便有效的进行相应的保单数据
数据分析系统—用户操作手册
数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)
3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户
项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)
大数据平台建设方案
大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信
息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。
数据库认识论文
2014-2015学年第2学期 数据库技术及应用综合实验报告 数据库名称： 班级： 成员： 指导教师： 2015年4 月22 日 （一）舌尖上的中国 一、实验目的 以美食为例，进一步弄清和巩固课堂所学的知识及实际的应用，掌握使用Access开发一个小型数据库应用系统的方法。通过美食推荐查询等实现数据库的各种系统功能。
二、实验要求 结合自己的学习、生活实际，用所学的知识开发一个小型的数据库应用系统：图书管理系统。 三、实验内容 我们小组打算开发一个美食管理系统，实现对各省美食进行管理，系统要求包括各省美食查询、等功能模块。能实现对数据的添加、删除、修改、查询、浏览等功能。（选作：管理员模块，实现对用户的管理功能）。 项目组成员具体分工： （一）、数据库及表的创建 1.创建舌尖上的中国系统数据库的表结构： 1）北京 2）津京简介 3）山东 4）山东简介 5) 天津 创建以上5张表 2.创建表之间的关联： 城市(总表)————城市(各市)（一对多） 3.通过外部数据中的excel导入数据，双击图片即可查看美食。例:
（二）、功能详细设计实现过程 1、主要功能：会员有查询和浏览功能 ●城市 美食浏览：实现图美食的查看、更新 查询功能：实现对美食之间各种灵活查询（例如参数查询-选择查询、按关键字查询-参数查询……） 浏览功能：浏览美食信息等（主要用报表、表格、窗体实现） 统计功能：统计数量、分类统计（主要用报表实现） 2、功能详细设计： （1）创建查询（至少3种） 查询类型主要有选择查询、交叉表查询、参数查询、操作查询（包括生成表查询、删除查询、追加查询、更新查询。）和SQL查询。 自己定义功能，每种类型的查询至少创建1个（SQL查询除外）（例如带条件的查询、统计、排序（使用top命令）、删除、更新等功能）。 例如： ●推荐指数查询（选择查询） ●五星级查询（生成表查询） ●美食速览（交叉表查询） ●山东省各市美食查询（参数查询）
系统和数据分析
第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户
大数据平台的软件有哪些
大数据平台的软件有哪些？ 查询引擎一、Phoenix简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC 结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定义过滤器，对于简单查询来说，其性能量级是毫秒，对于百万级别的行数来说，其性能量级是秒。Phoenix最值得关注的一些特性有：?嵌入式的JDBC驱动，实现了大部分的java.sql接口，包括元数据API?可以通过多部行键或是键/值单元对列进行建模?完善的查询支持，可以使用多个谓词以及优化的扫描键?DDL支持：通过CREATE TABLE、DROP TABLE及ALTER TABLE来添加/删除列?版本化的模式仓库：当写入数据时，快照查询会使用恰当的模式?DML支持：用于逐行插入的UPSERT V ALUES、用于相同或不同表之间大量数据传输的UPSERT ?SELECT、用于删除行的DELETE?通过客户端的批处理实现的有限的事务支持?单表——还没有连接，同时二级索引也在开发当中?紧跟ANSI SQL标准二、Stinger 简介：原叫Tez，下一代Hive,Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL，其主要
优点包括：?让用户在Hadoop获得更多的查询匹配。其中包括类似OVER的字句分析功能，支持WHERE查询，让Hive 的样式系统更符合SQL模型。?优化了Hive请求执行计划，优化后请求时间减少90%。改动了Hive执行引擎，增加单Hive任务的被秒处理记录数。?在Hive社区中引入了新的列式文件格式（如ORC文件），提供一种更现代、高效和高性能的方式来储存Hive数据。?引入了新的运行时框架——Tez，旨在消除Hive的延时和吞吐量限制。Tez通过消除不必要的task、障碍同步和对HDFS的读写作业来优化Hive job。这将优化Hadoop内部的执行链，彻底加速Hive负载处理。三、Presto简介：Facebook开源的数据查询引擎Presto ，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。该项目始于2012 年秋季开始开发，目前该项目已经在超过1000 名Facebook 雇员中使用，运行超过30000 个查询，每日数据在1PB 级别。Facebook 称Presto 的性能比诸如Hive 和Map*Reduce 要好上10 倍有多。Presto 当前支持ANSI SQL 的大多数特效，包括联合查询、左右联接、子查询以及一些聚合和计算函数；支持近似截然不同的计数(DISTINCT COUNT)等。四、Shark简介：Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD 操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark
大大数据可视化分析资料报告平台介绍
大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生的发展。
数据库课程设计论文
河南理工大学万方科技学院数据库设计论文 论文题目：学生成绩管理数据库的设计 院系：电气系 专业： 学号： 姓名： 指导教师： 撰写学年： 年月日
摘要 学生成绩管理系统是一个教育单位不可缺少的部分,它的内容对于学校的决策者和管理者来说都至关重要。为了减轻学校的负担，增加学生成绩管理的便捷，为广大教师和学生提高工作效率,实现学生成绩信息管理工作流程的系统化,规范化和自动化，我们小组设计了一个学生成绩管理系统。本学年设计叙述到的学生成绩管理系统是用SQL语言实现的。重点介绍了学生成绩管理系统的实现过程:包括概念设计,需求分析,逻辑结构和物理设计,系统的实施与维护等。本系统主要功能有教师管理,学生管理,班级管理,学生信息管理,成绩管理等,包括功能需求描述,数据库设计等内容。 关键词：成绩管理；成绩查询；SQL server
目录 1．数据库设计概述------------------------------------------------------------------ 1 1.1开发背景 ---------------------------------------------------------------------------------------- 1 1.2开发目标 --------------------------------------------------------------------------------------- 1 2．需求分析--------------------------------------------------------------------------- 1 2.1系统功能需求---------------------------------------------------------------------------------- 1 2.2系统模块设计 --------------------------------------------------------------------------------- 2 2.3开发环境 --------------------------------------------------------------------------------------- 2 3．概念结构设计--------------------------------------------------------------------- 2 3.1系统实体设计 --------------------------------------------------------------------------------- 3 3.2系统E-R图 ------------------------------------------------------------------------------------ 3 3.3系统数据流图 --------------------------------------------------------------------------------- 7 4．逻辑结构设计--------------------------------------------------------------------- 7 4.1成绩管理系统数据模型---------------------------------------------------------------------- 7 5．数据库的物理设计------------------------------------------------------------- 10 5.1数据库的存储结构 -------------------------------------------------------------------------- 10 5.2关系模型的存取方法 ----------------------------------------------------------------------- 14 5.3数据库关系图 -------------------------------------------------------------------------------- 15 6．数据库的实施和维护---------------------------------------------------------- 16 6．1系统的实施 ---------------------------------------------------------------------------------- 16 6.2系统的调试与维护 -------------------------------------------------------------------------- 16 7．总结------------------------------------------------------------------------------- 17 7.1设计总结 -------------------------------------------------------------------------------------- 17 7.2致谢--------------------------------------------------------------------------------------------- 17 8．参考文献------------------------------------------------------------------------- 17
大数据 技术架构解析
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理：有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值：决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。 二、大数据基本架构 基于上述大数据的特征，通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题：一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是
大数据应用案例分析
在如今这个大数据的时代里,人人都希望能够借助大数据的力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求,实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图,实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽的挖掘出被攻击目标信息,降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据的分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服的优惠券,而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施,却让骇客们乐了:如此重要的数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好的,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出,预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时,安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增,针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年,60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测与响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道的”已经成为安全圈的一句名言,即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息,在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储,通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来,让安全瞧得见。 爱加密CEO高磊提出,基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题的分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原本
数据分析常用指标介绍
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。