大数据在社交网络的应用的思考

积极：个性化服务

个性化服务是“大数据”应用程序魅力所在。借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。

担忧：隐私受到威胁

主张保护数据隐私的人认为，“大数据”理念其实与“专制独裁”没有区别。为消除人们顾虑，许多公司强调他们收集、储存、分析数据都是“匿名”，但事实上可能并非如此。在线期刊《科学报道》近期一项研究显示，每个人有自己的行动模式，95%的人可能被识别。普林斯顿计算机科学家阿尔温德·纳拉亚南在其博客上说，可供分析的数据越多，就越不可能保持“匿名”。

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案V1.0

网络空间安全态势感知与大数据分析平台建设方案网络空间安全态势感知与大数据分析平台建立在大数据基础架构的基础上，涉及大数据智能建模平台建设、业务能力与关键应用的建设、网络安全数据采集和后期的运营支持服务。 1.1网络空间态势感知系统系统建设平台按系统功能可分为两大部分：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。日常感知部分包括大数据安全分析模块、安全态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。该部分面向业务工作人员提供相应的安全态势感知和通报预警功能，及时感知发生的安全事件，并根据安全事件的危害程度启用不同的处置机制。战时处置部分提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥安全专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进行协同高效的应急处置和安全保障，同时为哈密各单位提升网络安全防御能力进行流程管理，定期组织攻防演练。 1.1.1安全监测子系统安全监测子系统实时监测哈密全市网络安全情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对安全漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。安全监测子系统有六类安全威胁监测的能力：一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改（黑链/暗链）、钓鱼、和访问异常等安全事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进行检测，发现webshell等攻击利用事件。第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进行比对，发现APT 等高级威胁告警。第五类是把安全专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。第六类是基于机器学习模型和安全运营专家，把已经发现告警进行深层次的挖掘分析和关联，发现更深层次的安全威胁。

社交网络如何与大数据共舞

社交网络如何与大数据“共舞”? 进入新世纪以来，互联网技术迈入了高速发展的快车道，网民数量在近年来呈指数上升，社交网络进入了强调用户参与和体验的时代。所谓社交网络是一种在信息网络上由社会个体集合及个体之间的连接关系构成的社会性结构。社交网络的诞生使得人类使用互联网的方式从简单的信息搜索和网页浏览转向网上社会关系的构建与维护，以及基于社会关系的信息创造、交流与共享。它不但丰富了人与人的通讯交流方式，也对社会群体的形成与发展方式带来了深刻的变革。随着社交网络的不短涌现，社交网络企业之间不可避免的出现各种各样的竞争。在线社交网络方面，Facebook、校内网、开心网、QQ空间等不断竞争用户群，社交网络方面国内更是被新浪、腾讯、搜狐、网易等瓜分天下。如何不断创新、提高社交网络服务质量，以及吸引新用户、防止老客户流失是社交网络服务企业面临的重要问题。在政府方面，社交网络及其信息服务正成为国家政治与安全的重要战略资源和手段，随着我国经济社会的深刻变革，我国正处于加快经济发展方式转变的攻坚阶段和转型时期，各种社会思潮的舆论反应都极易在社交网络上得到展现。开展社交网络及其信息服务的研究和应用，将有助于解决国家安全、社会发展等多方面存在的问题，具有重要的理论价值和战略意义。互联网社交网络信息处理构成了一个典型的大数据系统，面向社交网络的大数据管理分析与服务综合运用搜索引擎技术、文本处理技术、自然语言处理和智能分析等技术，对互联网海量社交网络信息自动获取和分析，提供面向互联网的热点话题监测、分析、挖掘、溯源以及报表展示等功能，满足社交网络数据监控和热点事件追踪工作中各个环节的用户需求。面向社交网络的大数据管理分析与服务适用于宣传、公安、安全等部门进行舆论监测、引导和管理，也适用于企业进行产品口碑跟踪、技术情报收集和精准营销。社交网络大数据分析需要有大数据的技术与产品支持，发达国家一些信息技术企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，成为大数据解决方案提供商。但过分依赖国外的大数据分析与技术平台，难以回避信息泄密风险。因此，在社交网络大数据分析领域，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。在中部省份湖南，落户于长沙国家高新区的蚁坊软件是近年来在互联网大数据分析领域出现的一匹黑马，企业与国防科大计算机学院联合成立了“海量数据工程研究中心”，并建设了基于云计算技术互联网大数据中心处理、分析与服务平台，实现对包括社会化媒体在内的互联网海量信息的采集、加工、存储、检索和挖掘分析等功能，用户可通过互联网使用该公司的软件和服务。该平台每天采集各类网络信息超过两亿条，已拥有包括天河计算机在内的3000个服务器节点，在社交网络数据完整性和丰富性方面，处于国内同类公司第一梯队。蚁坊软件拥有自主品牌的大数据处理平台：蚂蚁工厂（Antfact ），并专注于大数据信息挖掘。蚁坊为客户提供舆情应用服务，其中鹰击提供微博舆情监测分析服务，其舆情“早发现”的能力显著领先竞争对手，为舆情早报告、早响应提供先机；鹰眼提供全网舆情监测分析服务，方便客户“速读网”，掌控舆情发展态势。截止到2013年12月底，鹰眼全网舆情和鹰击微博舆情系统已在网宣、公安、国安、军事、教育、环保、金融、电信和食品卫生等行业拥有了2686家用户。社交网络大数据成为了当前的应用热点，在大数据应用和落地方面具备先天的优势和基础。社交网络大数据的处理能力直接关系到国家的信息安全和社会稳定，建立安全和谐的网

大数据时代社交网络个人数据安全及保护策略研究

大数据时代社交网络个人数据安全及保护策略研究通过分析大数据时代下社交网络中数据隐藏着具大价值。与此同时，社交网络中的个人数据的安全在大数据时代面临具大挑战。通过制定相关的法律法规以及技术手段来增强大数据安全，同时使用户进一步了解信息安全的相关知识，来保障大数据时代下社交网络中个人数据的安全。标签：社交网络大数据个人数据随着云计算、物联网和移动互联网的快速发展，现代社会产生和捕获的数据量正以PB级趋势在增长，我们已经步入了大数据时代。人们越来越倾向使用电脑、移动设备在社交网络分享自己的见闻感受，而我们所做的每一步操作，都将被服务器记录下来，因此在大数据时代社交网络中的个人数据已经成为商家博弈的一大焦点。人们在利用这些信息进行偏好分析、舆情预测、数据挖掘等功能管理社会、推销商品的同时，如何保护个人数据不被非法收集和利用，以及如何提高用户对于个人信息的保护是大数据时代亟待解决的问题。一、大数据与大数据时代的社交网络简述 1.大数据概念大数据是从英语单词“big data”直译而来，是一个比较抽象的概念。如果仅从字面意思理解可以认为数据量巨大，而与海量数据、大规模数据以及超大规模等概念相比完全不同。大数据主要有以下四个特征：第一、数据体量巨大（V olume）；第二、数据类型复杂（Variety）；第三、价值密度低（Value）；第四、速度快（Velocity）；从大数据的4个基本特征可以看出，使用现有方式来处理大数据是不可取的。大数据主要处理的是非结构化数据和半结构化数据，通过分布式集群对数据体量巨大的数据进行分布式并行计算，其中集群结点可以灵活调整。而这种灵活性主要是运用Google提出的MapReduce框架来处理大规模数据集[1]。 2.大数据时代的社交网络目前全世界有超过60亿个社交网络账户，每天通过各种社交网络发布和接收文章、文件资料、音频视频、图片资料等结构化和非结构化数据。庞大的用户群体在社交网络上的活动将产生巨量的社交网络信息。以新浪微博为例，截止2015年9月，微博月活跃人数已达到2.12亿，日活跃用户达到1亿，微博每天产生10万篇文章，视频上万条，照片2100万张。微博+秒拍客户端的视频日播放量突破4亿，每条热门微博的评论数量为83.4万条，每条热门微博的平均“点赞”数量为1599个。二、大数据时代给社交网络发展带来的机遇与挑战 1.大数据时代给社交网络发展带来的机遇

2018度大数据时代的互联网信息安全试题答案与解析

2018年度大数据时代的互联网信息安全 1.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（B ）（单选题2分） A.直接打开或使用 B.先查杀病毒，再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 2.使用微信时可能存在安全隐患的行为是?（A ）（单选题2分） A.允许“回复陌生人自动添加为朋友” B.取消“允许陌生人查看10张照片”功能 C.设置微信独立帐号和密码，不共用其他帐号和密码 D.安装防病毒软件，从官方网站下载正版微信 3.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（B ）（单选题2分） A.将电脑开机密码设置成复杂的15位强密码 B.安装盗版的操作系统 C.在QQ聊天过程中不点击任何不明链接 D.避免在不同网站使用相同的用户名和口令 4.我国计算机信息系统实行（B ）保护。（单选题2分） A.主任值班制 B.安全等级 C.责任制 D.专职人员资格 5.重要数据要及时进行（C ），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分） A.杀毒 B.加密 C.备份 D.格式化 6.小强接到电话，对方称他的快递没有及时领取，请联系XXXX电话，小强拨打该电话后提供自己的私人信息后，对方告知小强并没有快递。过了一个月之后，小强的多个账号都无法登录。在这个事件当中，请问小强最有可能遇到了什么情况?（B ）（单选题2分） A.快递信息错误而已，小强网站账号丢失与快递这件事情无关 B.小强遭到了社会工程学诈骗，得到小强的信息从而反推出各种网站的账号密码 C.小强遭到了电话诈骗，想欺骗小强财产 D.小强的多个网站账号使用了弱口令，所以被盗。 7.没有自拍，也没有视频聊天，但电脑摄像头的灯总是亮着，这是什么原因（A ）（单选题2分） A.可能中了木马，正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 8.刘同学喜欢玩网络游戏。某天他正玩游戏，突然弹出一个窗口，提示：特大优惠!1元可购买10000元游戏币!点击链接后，在此网站输入银行卡账号和密码，网上支付后发现自己银行卡里的钱都没了。结合本实例，对发生问题的原因描述正确的是?（C ）（单选题2分）A.电脑被植入木马

2018年度大数据时代的互联网信息安全试题答案.

2018年度大数据时代的互联网信息安全试题答案 97分 ? 1.我们在日常生活和工作中，为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?（）（单选题2分）得分：2分 o A.确保不会忘掉密码 o B.遵循国家的安全法律 o C.降低电脑受损的几率 o D.确保个人数据和隐私安全 ? 2.“短信轰炸机”软件会对我们的手机造成怎样的危害（）（单选题2分）得分：2分 o A.会大量发送垃圾短信，永久损害手机的短信收发功能 o B.会使手机发送带有恶意链接的短信 o C.短时内大量收到垃圾短信，造成手机死机 o D.会损害手机中的SIM卡 ? 3.我们经常从网站上下载文件、软件，为了确保系统安全，以下哪个处理措施最正确。（）（单选题2分）得分：2分 o A.下载之后先做操作系统备份，如有异常恢复系统 o B.直接打开或使用 o C.习惯于下载完成自动安装 o D.先查杀病毒，再使用 ? 4.好友的QQ突然发来一个网站链接要求投票，最合理的做法是（）（单选题2分）得分：2分

o A.把好友加入黑名单 o B.不参与任何投票 o C.可能是好友QQ被盗，发来的是恶意链接，先通过手机跟朋友确认链接无异常后，再酌情考虑是否投票 o D.因为是其好友信息，直接打开链接投票 ? 5.王同学喜欢在不同的购物和社交网站进行登录和注册，但他习惯于在不同的网站使用相同的用户名和密码进行注册登录，某天，他突然发现，自己在微博和很多网站的账号同时都不能登录了，这些网站使用了同样的用户名和密码，请问，王同学可能遭遇了以下哪类行为攻击：（）（单选题2分）得分：2分 o A.拖库 o B.洗库 o C.建库 o D.撞库 ? 6.当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。（）（单选题2分）得分：2分 o A.指纹识别相对传统的密码识别更加安全 o B.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 o C.面部识别依靠每个人的脸型作为鉴别依据，面部识别无法伪造 o D.U盾由于具有实体唯一性，被银行广泛使用，使用U盾没有安全风险 ?7.好友的QQ突然发来一个网站链接要求投票，最合理的做法是（）（单选题2分）得分：2分

大数据可视化分析平台介绍

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得基础支撑环境,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得融合数据资源视角，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得综合情况，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,整合现有数据资源結合政务大数据得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、旅游等重点行业得数据综合分析，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、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与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得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得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得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得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：通过对海量得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，促进民生得发展。

社会网络分析方法(总结)

社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们

大数据时代对社会生活的影响

大数据时代对社会生活的影响近来，大数据似乎在一夜之间闯入了任何一个关于互联网未来的讨论，成为一个炙手可热无所不包的概念。“大数据时代” 的来临也已成为媒体关注的热门话题。无论人们对此持有何种观点，但下列结论是共同的：“大数据时代”的来临己成为不争的事实，大数据作为一种新的资源，将给并正在给我们的社会生活带来深远的影响。一，大数据的特点及价值对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有4V 特点：一是数据量巨大（Volume）；二是数据类型多样化（Variety）；三是密度低而价值大（Value）；四是处理速度快（Velocity）。从大数据的本质上来说，“大数据”所代表的是当今社会所独有的一种新型的能力，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，获取更深刻的洞察力。在大数据时代，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。二，大数据给社会生活带来的巨大变革（一）广告投放精准化据报道美国Target连锁超市创建了一套女性购买行为在怀孕期间变化的模型，通过采集女性用户的购买行为数据并对其进行分析，就能判断女性用户是否怀孕，并进一步向其推送所需的婴儿用品。不

仅如此，如果用户从他们的店铺中购买了婴儿用品，Target在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期情况定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。同样，在国内，亚马逊和京东商城等购物网站通过数据挖掘技术对用户的行为习惯和喜好进行追踪分析，从大数据背后找到符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并向顾客提供个性化的商品推荐。（二）医疗卫生体系更加精密通过分析大量用户的搜索记录，比如“咳嗽”、“发烧”等特定词条，谷歌公司能准确预测美国冬季流感传播趋势。和官方机构相比，谷歌能提前一两周预测流感爆发，预测结果与官方数据的相关性高达97%。对于个人而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。（三）社会安全管理更为有序在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪

社交网络现状分析中国社交网络的三个价值维度

社交网络现状分析中国社交网络的三个价值维度 2012-07-13 14:19 共计17846次阅读来源：DoNews赞我有话说小中分享 “人，生来就有社会性。所以借助于互联网的社交网络，将会让世界更加紧密!”说这话的是美国著名社交网络公司Facebook的创始人马克·扎克伯格。这家已在美国上市的互联网公司是迄今为止，全球最为成功的社交网络之一。随着互联网的发展以及人类互动和沟通需求的扩展，社交网络和社交媒体开始影响人们的生活。作为一个具有十几亿人口的大国，中国的社交网络也在波涛汹涌中蓬勃向前。那么，社交媒体对于国内互联网市场产生了怎样的意义?中国社交网络又在经历着怎样翻天覆地的变化? 社交改变信息传播和分享方式社交网络即社交网络服务，源自英文SNS(Social Network Service)。社交网络表现形式多种多样，其中博客、论坛和播客发展较早，而微博、社区、QQ空间在最近几年呈现火爆趋势。人们通过这些社交网站或平台进行撰写、分享、评价、讨论、互动和沟通。在社交网络中，意见表达、见解交流、经验分享和观点沟通最为常见。可以说，社交网络在互联网的汪洋中如鱼得水，其传播信息之快、范围覆盖之广、分享率之大，无不令人惊叹。社交网络已成为人们使用互联网的重要组成部分，不仅制造了人们社交生活中争相讨论的一个又一个热门话题，更吸引传统媒体争相跟进。如果说，以前了解网络新闻的途径是门户的话，显然今天社交网络已经开始占据主流。细心的朋友可能已经发现，现在无论浏览什么网站，来自各个社交平台的分享组件已经成为网站的标配，而很多人也已经习惯了把信息分享到自己的社交网络中。在国外的网站或者APP应用中，Facebook和Twitter的出现频率和分享程度最高。在国内，来自两家领先的社会化分享按钮提供商Jiathis和Bshare的数据显示，QQ空间以绝对优势稳坐国内社会化分享的龙头位置，新浪微博、腾讯微博占据第二、第三的位置。中外社交网络齐头并进据国外知名数据监测公司Pingdom公布的数据显示，社交网络链接和网页插件已经占领了全世界所有网站的25%。在世界排名前一万的网站中，这种社交网络的占有率更是达到了惊人的49.3%。由此不难看出，社交媒体已经成为互联网不可分割的一部分。社交网络对于互联网正在产生重要意义，在国外，几乎所有网站都急不可待的想与这些掌控着全世界十几亿用户的社交网站开展合作，用户和流量的导入，使得整个市场流动性更强。依仗庞大的用户资源，社交网络又极易产生巨头，于是怎样才能攀上这门亲戚，成为很多令国外网站心头疼的事情。国外社交网络风生水起，环顾国内，中国社交网络和社交媒体也在迅猛发展中大浪淘沙。从早期的博客、论坛等初级社交媒体形式，发展到今天SNS、微博等相继登上历史舞台。在美国孕育出世界级社交网络facebook的同时，拥有七年历史，积聚大量人气和品牌价值的

大数据时代的互联网思维

大数据时代的互联网思维 2014-11-15 15:54|发布者: xsmile|查看: 34|评论: 0|来自: 四川经济网摘要: 2009年联合国制定了数据脉动计划，2010年英国发起了数据权运动、2012年美国实施了大数据战略，最近新加坡等提出大数据治国理念，大数据时代的序幕由此渐渐拉开。今年7月25日，国务院总理李克强在听取浪潮云计算... 2009年联合国制定了“数据脉动”计划，2010年英国发起了“数据权”运动、2012年美国实施了“大数据”战略，最近新加坡等提出“大数据治国”理念，“大数据”时代的序幕由此渐渐拉开。今年7月25日，国务院总理李克强在听取浪潮云计算、大数据产业发展汇报后指出，信息化正在全球快速发展，云计算、大数据是一个大潮流。作为继物联网、数字城市、智慧城市之后的又一个流行词汇, “大数据”的究竟是什么?大数据时代下应树立怎样的思维?大数据对国家治理现代化和反腐倡廉有什么作用? 一、大数据时代正悄然来临今年全国两会时，“大数据” (Big data)第一次出现在政府工作报告中，这表明我国对大数据重要性的认识上升到了国家层面。信息产业发达国家，如美、英、德、日等此前已将大数据作为国家核心竞争力提升为了国家战略。数字主权将是继边防、海防、空防之后，又一个大国博弈的空间。 (一)大数据的定义和特征大数据并非现在才出现。中国东汉时期人口已达6千多万，这显然是一个大数据，但不是今天讨论的大数据。维基百科对大数据的定义为：“大数据意指一个超大、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集。”IDC(互联网数据中心)报告对大数据的定义为：“大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据

教你如何快速搭建一个大数据分析平台

一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤： 1、Linux系统安装一般使用开源版的Redhat系统--CentOS作为底层平台。为了提供稳定的硬件基础，在给硬盘做RAID和挂载数据存储节点的时，需要按情况配置。比如，可以选择给HDFS的namenode做RAID2以提高其稳定性，将数据存储与操作系统分别放置在不同硬盘上，以确保操作系统的正常运行。 2、分布式计算平台/组件安装当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。Hadoop的核心是HDFS，一个分布式的文件系统。在其基础上常用的组件有Yarn、Zookeeper、Hive、Hbase、Sqoop、Impala、ElasticSearch、Spark等。使用开源组件的优点：1）使用者众多，很多bug可以在网上找的答案（这往往是开发中最耗时的地方）；2）开源组件一般免费，学习和维护相对方便；3）开源组件一般会持续更新；4）因为代码开源，如果出现bug可自由对源码作修改维护。

常用的分布式数据数据仓库有Hive、Hbase。Hive可以用SQL查询，Hbase 可以快速读取行。外部数据库导入导出需要用到Sqoop。Sqoop将数据从Oracle、MySQL等传统数据库导入Hive或Hbase。Zookeeper是提供数据同步服务，Impala是对hive的一个补充，可以实现高效的SQL查询 3、数据导入前面提到，数据导入的工具是Sqoop。它可以将数据从文件或者传统数据库导入到分布式平台。

4、数据分析数据分析一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。这个过程可能会用到Hive SQL，Spark QL和Impala。数据建模分析是针对预处理提取的特征/数据建模，得到想要的结果。如前面所提到的，这一块最好用的是Spark。常用的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、TFIDF、协同过滤等，都已经在ML lib里面，调用比较方便。

大数据时代社交网络个人信息安全问题

大数据时代社交网络个人信息安全问题随着科技的发展，现代社会产生和捕获的数据量迅猛增长，统计数据量以PB(1024TB)级趋势加增，我们已经迈进了大数据时代。社交网络风生水起，越来越多的人愿意在这个交互的时代分享自己的见闻感受，而我们通过电脑、手机等电子设备在网上进行的每一个操作，都被服务器记录了下来，社交网络中的个人信息也成为大数据时代商家博弈的一大焦点。在开发社交网络中个人信息潜在价值的同时，如何保证个人信息安全，保证个人信息不被非法收集和不当利用，以及如何提高用户对于个人信息的可控性是大数据时代亟待解决的新问题。一、大数据时代与社交网络 1.大数据时代。简单来说，大数据就是那些通过标准数据库技术高效处理的规模巨大、形式复杂的数据。数据被称之为大，它需要具备三个关键的属性，那就是大规模、高速率和多样性。大规模指的是数据规模大，人们无时无刻不在手机、电脑上产生大量数据，如今Facebook注册用户已经超过10亿，每月上传的照片也已经超过10亿张，每天生成300TB 以上的日志数据；高效率指的是数据时效性特别强，需要快速存储和处理，系统会根据每个用户当下的需求来实时地改变网络广告的投放策略，用户也希望以更快的速度从网络中提取信息；多样性是指表达数据的形式多种多样，既有文字类结构化数据，也包括图片、音频、视频等其他形式的非结构化数据，社交网络中的数据多以非结构化为主。QQ、空间、微博、人人、陌陌、微拍 2.大数据时代的社交网络。大数据的蓬勃发展给社交网络带来了机遇和挑战，社交网络在大数据时代呈现出新的特点。首先，社交网络上非结构化信息日趋增多。腾讯公司2011年1月推出的微信聊天应用程序截至2013年1月注册用户量已经突破3亿，语音聊天、图片分享等功能获得了用户的极大青睐；让照片说话的社交应用“啪啪”，用音频来介绍照片背后的故事，声音的魅力吸引了众多用户；此外，其他社交网络也加入了语音、视频交流的功能。音频视频等菲结构化信息给用户提供了全新的交互体验，但是从另一方面来讲也在社交网络上透露了更多的个人真实信息，而数字化信息的便捷复制性也使得个人对自身信息的控制能力大大减弱。其次，移动地理位置信息应用日渐风靡。从2010年开始我国社交网络进入“Check In”时代，用户在写微博、发照片时可以加人地理位置信息，依靠即时地理位置信息交友的移动应用在国内也逐渐风靡，地理位置信息成为当下社交网络中个人信息资源的重要组成部分。虽然地理位置信息让用户在社交网络上有了更真实的用户体验，但是大量信息暴露在大众视

基于工业互联网的大数据分析平台

基于工业互联网的大数据分析平台钢结构制造全过程成本分析与工艺优化引言：中建钢构广东有限公司是国家高新技术企业，是中国最大的钢结构产业集团——中建钢构有限公司的隶属子公司，年加工钢结构能力20 万吨，是国内制造特级的大型钢结构企业，是国内首批取得国内外双认证（欧标、美标）的钢结构企业。中建钢构具有行业领先的建筑信息化、智能化产品，自主研发了国际领先的钢结构全生命周期管理平台，开发了ERP、设备能像管理系统、库存管理系统等信息系统，搭建了基于工业互联网的大数据分析管理平台。同时，公司正实施建设全球首条钢结构智能制造生产线，实现涵盖切割、分拣、搬运、焊接、仓储、物流、信息化的智能化生产。该产线获批成为2017 年国家工信部智能制造新模式应用项目，并被科技部立项作为国家“十三五”重点课题。中建钢构广东有限公司率先践行“中国制造2025”，成为国内装配式建筑领域首个智能化工厂，并获得2018 年广东省工程技术研发中心、2018 年广东省两化融合试点企业；2018 年广东省级企业技术中心；2017 年广东省智能制造试点示范项目；2017 年广东省制造业与互联网融合试点示范。

目录案例 1 (1) 一、项目概况 (3) 1.项目背景 (3) 2.项目简介 (3) 3.项目目标 (4) 二、项目实施概况 (5) 1. 项目总体架构和主要内容 (5) 1)总体功能架构 (5) 2)建设内容详细介绍 (5) 三、下一步实施计划 (18) 1.平台覆盖范围扩大与共享应用细化 (18) 2.项目经验总结与成果转化 (19) 四、项目创新点和实施效果 (19) 1.项目先进性及创新点 (19) 2.实施效果 (20)

大数据实例：网站用户行为分析

山西大学研究生项目设计报告（2015 ---- 2016学年第1学期）学院（中心、所）：计算机与信息技术学院专业名称：软件工程(专硕) 课程名称：大数据处理论文题目：网站用户行为分析授课教师（职称）：杜亮研究生姓名：温杰年级：2016级学号：201622405011 成绩：评阅日期：山西大学研究生学院 2016年12月20日

大数据实例：网站用户行为分析大数据实例：网站用户行为分析 (2) 一、案例简介 (4) 二、案例目的 (4) 三、软件工具 (4) 四、案例任务 (4) 五、实验步骤 (5) 5.1、实验步骤一：实验环境准备 (5) 5.1.1、linux系统的安装 (5) 5.1.2、Hadoop的安装 (6) 5.1.3、MySQL的安装 (6) 5.1.4、HBase的安装 (8) 5.1.5、Hive的安装 (8) 5.1.6、Sqoop的安装 (10) 5.1.7、Eclipse安装 (12) 5.2、实验步骤二：本地数据集上传到数据参考Hive (12) 5.2.1、实验数据集的下载 (12) 5.2.2、解压下载得到的数据集到指定目录 (12) 5.2.3、数据集的预处理 (13) 5.3、实验步骤三：Hive数据分析 (15) 5.4、实验步骤四：Hive、MySQL、HBase数据互导 (19) 5.4.1、Hive预操作 (19)

5.4.2、使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL (20) 5.4.3、使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase (21) 5.5、实验步骤五：利用R进行数据可视化分析 (22) 5.5.1、R安装 (22) 5.5.2、可视化分析MySQL中的数据 (23)

社交网络数据挖掘方法研究

社交网络数据挖掘方法研究对于现在的我们来说，网络应该是最熟悉的，它影响着我们生活得方方面面，通过网络进行社交活动也是现在网络的一个巨大的作用，各种各样的社交软件层出不穷，研究社交网络数据也变得越来越重要。巨大的数据量和复杂的数据形式导致研究社交网络数据挖掘方法存在许多困难。社交网络数据挖掘的第一步也是基础步骤就是数据分类。下文中研究的数据类型主要是数值型数据，这就大大减小了数据处理的难度，研究的内容是微博用户信息，通过常用的数据挖掘方法决策树算法，研究微博用户分类的有效的规则，得出用户分类信息。 1.1 研究背景社交网络的发展和壮大使社交网络数据得到越来越多的关注，其价值也是毋庸置疑的，如何能利用这些信息帮助企业发展是目前研究的重点。与传统的网络形式相比，社交网络具有它独特的性质，首先，对于用户来说，他给用户更多的权限和自主性。这也就使得社交网络的数据更加的多样和复杂，内容也越来越丰满，社交网络还呈现出更加明显的群体特征，他会将具有相同特质的用户更紧密的来联系在一起。最最重要的特征是他传播信息的速度，这个速度是及时的，非常迅速，扩散范围特别的广，传统的研究方法与模型应用于社交网络数据时，推广率极低，错误率较高，传播速度低，所以创新数据挖掘方法是研究重点。在研究社交网络数据时，必须分析选择合适的挖掘方法。目前，国内流行的社交软件有微博、微信、QQ、知乎等新兴APP，只微博就有腾讯、新浪、搜狐等几家公司，其中新浪微博是目前看来中国最具影响力的微博之一。新浪微博已经渗透到年轻人生活的点点滴滴之中，影响舆论，改变人们的思想方式，对人们产生的影响是不容小觑的。在对社交网络数据进行分析时，我们选择了新浪微博软件，因为新浪微博使用群体多，具有典型性，网站的点击量也是最大的，所以，选择微博用户信息进行研究挖掘，分析微博用户的信息数据，能得到更具有代表性和准确性的结论[1]。

社交网络大数据时代的用户兴趣层次化模型构建分析

社交网络大数据时代的用户兴趣层次化模型构建分析随着社交网络的不断发展及普及，人们也逐渐活跃在一个或者多个社交网络中，这对研究用户的兴趣，为用户提供精准的网络推送提供了基础。目前，我国对此的研究有很多，但是社交网络整合信息的研究却较少，在如今大数据的环境下，社交网络的用户需求、兴趣也有了可能。基于此，基于大数据时代背景，提出了社交网络用户兴趣层次化模型的构建。标签：社交网络；大数据时代；用户兴趣；层次化建模 web2.0时代已经逐渐到来，网络用户也不断追寻全新的应用体验，在此背景下，社交网络油然而生。社交网络指的就是以互动作为基础，以网络中用户的共同兴趣、活动及爱好为前提，以实名制或者非实名制的方式在网络中构建的社会关系网络服务，其是社会化媒体的一种主流形式，其中包括婚恋交友网络。在如今大数据时代的今天，运用数据及挖掘数据决定着社交网络的未来，所以用户的兴趣数据对社交网络具有重要的价值意义。 1 用户兴趣模型的表示兴趣模型指的是在一定数据结构中，通过算法表示的一种形式，兴趣模型的表现形式影响着模型对用户兴趣的描述能力及计算能力。用户兴趣模型包括两方面，分别为以向量空间模型为基础及以神经网络为基础：其一，以向量模型为基础。以向量模型为基础主要是将用户的兴趣模型当成一个n维的特征向量（（t1，w2），（t2，w2），...，（tn，wn）），以此表示用戶感兴趣的事物及对其的感兴趣程度。ti（1≤i≤n）为兴趣特征；wi（1≤i≤n）表示兴趣特征的興趣模型权重。其二，以神经网络为基础。神经网络就是多种简单处理单元通过互联形式，以此构成的网络结构，其组织、学习及适应能力超强。以神经网络为基础的用户兴趣模型能够通过网络连接的权重网络进行表示。[2] 2 基于大数据的社交网络用户兴趣层次化模型的构建 2.1 构建兴趣层次化模型的思路为了能够构建基于大数据时代的社交网络用户兴趣层次化模型，本文提出了如图1的研究思路：其一，在现实社交网络中，有多种数据来源方式，总的来说可以分为标签及无标签两种。用户在注册社交网站的时候要填写基本信息，有的社交网站还会要求用户填写个人标签。个人标签是能够直接反映用户感兴趣领域的方式，但是没有标签属性的信息提取只能够通过内部的结构信息实现。通过上述就可以看出，标签数据具有预测用户评论、浏览等行为的作用，非标签行为也能够论证用户的兴趣领域。其二，创建用户兴趣模型的主要目的就是能够为用户推送感兴趣的信息，并且为用户推荐具有相同信息的好友，以此描述社交网络中不同用户的不同偏好，从而创建个人偏好的名片，从而标记用户对象，满足用户的需求，提高用户推荐的成功率，从而提高商家的利益。[3]

大数据分析平台

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/703796640.html, 大数据分析平台作者：郑纬民陈文光来源：《中兴通讯技术》2016年第02期摘要：认为现有以MapReduce/Spark等为代表的大数据处理平台在解决大数据问题的挑战问题方面过多考虑了容错性，忽视了性能。大数据分析系统的一个重要的发展方向就是兼顾性能和容错性，而图计算系统在数据模型上较好地考虑了性能和容错能力的平衡，是未来的重要发展方向。关键词：大数据；分布与并行处理；并行编程；容错；可扩展性 Abstract：Existing big data analytic platforms， such as MapReduce and Spark， focus on scalability and fault tolerance at the expense of performance. We discuss the connections between performance and fault tolerance and show they are not mutually exclusive. Distributed graph processing systems are promising because they make a better tradeoff between performance and fault tolerance with mutable data models. Key words：big data； distributed and parallel processing； parallel programming； fault tolerance； scalability 随着信息化技术的发展，人类可以产生、收集、存储越来越多的数据，并利用这些数据进行决策，从而出现了大数据的概念。大数据的定义很多，比较流行的定义是Gartner公司提出的简称为3V的属性，即数据量大（Volume），到达速度快（Velocity）和数据种类多（Variety）。大数据分析利用数据驱动的方法，在科学发现、产品设计、生产与营销、社会发展等领域具有应用前景。由于大数据的3V属性，需要在多台机器上进行分布与并行处理才能满足性能要求，因此传统的关系型数据库和数据挖掘软件很难直接应用在大数据的处理分析中。传统的超级计算技术，虽然具有很强的数据访问和计算能力，但其使用的MPI编程模型编程较为困难，对容错和自动负载平衡的支持也有缺陷，主要运行在高成本的高性能计算机系统上，对于主要在数据中心运行的大数据分析不是非常适合。为了解决大数据的分析处理所面临的编程困难，负载不平衡和容错困难的问题，业界发展出了一系列技术，包括分布式文件系统、数据并行编程语言和框架以及领域编程模式来应对这些挑战。以MapReduce[1]和Spark[2]为代表的大数据分析平台，是目前较为流行的大数据处理生态环境，得到了产业界的广泛使用。但是在文章中，我们通过分析认为：MapReduce和Spark系统将容错能力作为设计的优先原则，而在系统的处理性能上做了过多的让步，使得所需的处理资源过多，处理时间很长，这样反而增加了系统出现故障的几率。通过进一步分析性能与容错能力的关系，我们提出了一种

社交大数据的分析研究

社交大数据的分析研究一、大数据征信的概念传统的征信系统由于数据来源较窄，评价的维度比较单一，覆盖的人群有限，再加上评估数据在时间上具有一定的滞后性等缺点，已经不能够满足我国征信市场多元化发展的需求。而大数据与云计算赋予了互联网金融，相较于传统渠道更广泛的信息来源，以及更高价值的数据分析决策，打破了我国传统金融行业的格局，为互联网金融的快速发展带来了契机。而将大数据运用到征信行业，即所谓的大数据征信，也成为了当下炙手可热的话题。在互联网金融新格局下，新兴的金融形态纯网络银行，如腾讯旗下的微众银行，就将凭借其社交网络上的海量数据，进行大数据征信。关于大数据征信，主要是指运用大数据技术重新设计征信评价模型和算法，通过多维度的信用信息考察，包括但不仅限于现金流等财务数据，还包括地址信息、行为数据、社会关系等半结构化、非结构化数据，形成对个人、企业及社会团体的信用评价（植凤寅，2014）。大数据能够通过追踪信用记录，影响银行与客户建立联系的方式，同时互联网技术极大地降低了信息的获取、处理和传播成本, 使得基于标准化信息 (信用评分和分级) 的资产证券化和各种衍生金融交易成为可能。关于大数据征信的数据来源，主要是凭借互联网上的海量数据，主要包括如下表 1 所示的数据类型。在大数据征信的数据来源中，将社交应用类大数据（以下简称“社交数据”）运用于个人的信用评估中，受到了较大的质疑与争议。将社交数据用于征信虽然在我国是先例，但是在国外早已有相关的征信机构，将其运用到实际的征信活动中，本文将在总结国外相关社交数据征信经验的基础上，对社交数据在个人征信中的可靠性进行初步的探讨。二、社交数据的概念及特点（一）社交数据的相关概念关于社交数据的概念，目前还未有确切统一的定义。本文将其定义为：在社交类应用上产生的海量数据的集合。社交类应用泛指以社交功能为基础的互联网应用，包括狭义的社交网站、微博、即时通信工具、博客等互联网垂直应用1。既然社交数据产生于社交类应用，要了解其特点，首先就要先获悉相关社交类应用的特征。本文重点分析当前使用较频

大数据-面向服务的大数据分析平台解决方案

在大数据时代，个人、企业和机构都会面临大数据的问题。建设面向服务的大数据平台，可以为众多的中小企业和个人用户提供大数据处理和分析的能力。面向服务的大数据分析平台以区域性智能数据中心及高速互联网为基础设施，以互联网服务体系为架构，以大数据存储、处理、挖掘和交互式可视化分析等关键技术为支撑，通过多样化移动智能终端及移动互联网为用户提供数据存储、管理及分析服务。一、平台架构大数据分析平台的拓扑架构如下图所示：其中部署在多个地方的智能数据中心提供大数据存储及计算平台，通过平台服务器提供系统调用功能。门户服务中心将整合所有的智能数据中心存储和计算资源，并通过 web应用服务器和 Open API 服务器以 web 调用和Open API 调用的方式提供大数据存储、管理及挖掘服务。终端用户利用移动智能终端通过互联网访问门户服务中心，使用其提供的大数据存储、管理及挖掘服务。大数据分析平台的系统架构如下图所示：

系统包含 3 个层次：平台层为整个大数据分析平台提供基础平台支持;功能层提供基本的大数据存储和挖掘功能;服务层为用户提供基于互联网的大数据服务。具体包括： (1)平台层：为大数据存储和挖掘提供大数据存储和计算平台，为多区域智能中心的分析架构提供多数据中心调度引擎; (2)功能层：为大数据存储和挖掘提供大数据集成、存储、管理和挖掘功能; (3)服务层：基于 Web 和 Open API 技术提供大数据服务。二、关键技术建设面向服务的大数据分析平台，需要研究和开发一系列关键技术，主要包括： 1. 平台层 (1)大数据分布式存储系统：针对数据不断增长的挑战，需要研究大规模、非结构化数据的存储问题，突破大数据的存储、管理和高效访问关键技术，当前需要构建至少 PB 级存储能力的大数据平台才能满足一般的科研和应用需求。