基于动态线性相关的访问控制模型研究

访问控制是网络资源共享领域的重要研究内容。为了提高访问控制中对未知节点的预测能力,提出了一种基于动态线性相关的访问控制模型。首先,提出了一种包含服务请求者、服务推荐节点和服务提供者的访问控制结构。其次,提出了一种动态的信任值线性计算方法,该方法将节点的全局信任值表示为直接信任值和推荐信任值的线性组合,并根据节点间的历史记录动态地调整直接信任值和推荐信任值的权重。最后通过仿真实验表明,提出的访问控制模型与其他相关的访问控制模型相比,不仅具有更高的预测成功率,而且能更好地抵御节点的恶意攻击。

数字化转型、开放式创新与实体经济高质量发展

数字化转型可助力实体经济高质量发展,利于缓解经济下行压力、建设现代化经济体系。选取2012一2020年A股上市公司数据,对数字化转型、开放式创新与实体经济高质量发展的三者关系进行分析。结果表明:数字化转型可通过促进开放式创新推动实体经济高质量发展;开放式创新在数字化转型和实体经济高质量发展之间发挥中介效应;当开放式创新水平高于门槛值后,数字化转型可驱动实体经济高质量发展;在国有类实体经济中数字化转型对开放式创新的促进作用更明显。基于此,提出加快实体经济数字化转型、优化开放式创新合作方式、推广开放式数字转型模式的对策建议,希冀切实提升实体经济高质量发展水平。

基于随机游走的大规模图中节点对采样算法

社会网络中的节点对采样可用于大规模社会网络的好友预测和用户兴趣识别。当整个网络的拓扑结构不完全或者随机选择用户的代价很高时,传统的均匀顶点采样方法的性能迅速下降。为此,提出了一种基于随机游走的大规模图中节点对采样算法。首先对社会网络的节点对采样进行了系统分析,对不同跳数下的节点对进行了定义;然后将社会网络转换成等价的网络图。新图中的顶点是原图中的边,新图中边的两个顶点是原图中含有相同顶点的两条边。最后,在新图上应用随机游走模型对节点对进行采样。实验结果表明,提出的方法统计误差小、执行效率高,性能明显优于均匀节点采样的相关算法。

细胞增殖检测方法的研究进展

细胞增殖检测在医疗器械生物学评价、药物筛选、免疫学以及化妆品安全性评价等多个领域内均具有广泛的运用.体外细胞增殖试验的检测方法通常有代谢活性物检测,主要包括MTT法、XTT法、MTS法、WST-1法、CCK-8法、CFDA-SE法;DNA含量检测,主要包括3H胸腺嘧啶核苷(^(3)H-TdR)渗入法、2,5-溴脱氧尿嘧啶核苷(BrdU)法、Edu法、流式细胞术;细胞增殖相关抗原检测包括Ki67和PCNA.对以上细胞增殖检测方法的各自特点展开综述,以期为相关研究提供参考.

大数据服务的新型协同育人培养模式构建

泰勒科学管理理论是经典的生产线管理理论,能有效地降低成本、提升效率,它也被广泛地应用在各类管理问题中,用以明确管理的目的、管理与被管理的对象、成本、报酬反馈、激励机制等因素。大数据技术可以帮助管理制度的制定和完善,在此过程中提供数据采集、数据分析、决策支持等。1绪论数据分析与科学的管理方法被应用在我们日常生活工作的各个方面,在教育领域也不例外。教育的数据包括课堂作业、测验、课堂互动情况等,还包括各类在线学习网站上的学习情况数据。

交互影响距离理论看待跨域工作室制的新商科人才培养模式

随着信息技术与全球经济的高速发展,社会对新商科人才的需求越来越高,其需要知识基础夯实、动手能力强、具有自主学习和创新能力的人才。基于交互影响距离理论看待新商科的人才培养模式,发现“对话”与“结构”在人才培养中具有重要的作用。文章分别通过服务乡村导向的跨域工作室与服务跨境电商的跨域工作室,论证了基于此建立的跨域工作室制,有利于形成有效的“对话”与灵活自主的教学结构。

简化操作流程的良方

IT服务目录为IT公司和用户带来了希望，因为这种方法不仅仅能简化IT操作流程，还降低了成本。

浅析数据挖掘技术在商业广告中的应用

广告宣传是企业、公司赖以扩展市场的重要商务活动。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业、公司分析其已积累获取的数据,指导企业、公司调整广告投放策略,以更小的广告成本达到更高的回报利润。本文论述了数据挖掘方法在广告定向投放中的应用。

基于特征选择的网络入侵检测模型

研究网络安全问题,网络入侵手段多样,特征多,存在大量不利的冗余特征,传统网络入侵检测不考虑特征冗余,检测效率和正确论低。为更一步提高了网络安全,提出一种特征选择的网络入侵检测模模型。采用粒子群算法对网络系统状态特征和支持向量机参数进行同步选择,找到最优网络入侵检测模型特征和模型参数,降低了模型的输入样本维数。仿真结果表明,改进算法可降低特征维数,消除了不利于提高检测结果的冗余特征,并提高了网络入侵检测正确率,适合于小样本、实时要求高的网络入侵检测。

基于大数据的网络群体信息认知研究——海量网络舆情信息主题提取研究

当前大数据技术已经得到前所未有的发展,利用大数据手段可以帮助我们从数据库中快速找到大量隐含的、具有潜在价值的数据信息。论文首先明确互联网社交时代的网络群体,具体从熟悉人群和陌生人群两个层面进行分析,进而研究海量网络舆情传播规律和预警机制,最后基于大数据的研究视角,提出网络舆情的信息主题提取路径:一是选取具有舆情代表性的有限数据集合;二是对网络舆情进行语义分析和数据的标准化转换。

改进的无线传感器网络覆盖区域节点调度算法

节能覆盖对于提高无线传感器网络的性能有着重要的意义。针对当前传感器网络的算法中存在的热区问题,提出一种在传感器网络非均匀分布部署下的基于能量预测的节点覆盖调度算法。该算法首先对网络中的节点进行非均匀部署,离基站距离较近区域部署的节点密度较大,而较远的密度小,然后综合考虑节点覆盖效率和能量消耗进行节点调度,从而使能量消耗更加均衡,最后对该算法进行了仿真实验和性能分析。仿真结果表明与当前经典的覆盖节点调度算法相比,该算法提高网络覆盖率、降低了网络能耗,且网络生命周期也相应的延长,能够保证网络内大多数节点达到能耗均衡。

群智能优化算法下网络舆情信息的认知与应对

网络舆情信息复杂多变,并且随着网络的不断发展,给民众的认知和应对带来了新的挑战。群智能优化算法作为一种新兴算法能够更应用到网络舆情信息的认知和应对中,所以需要在明确当前我国网络舆情信息认知和应对中存在的问题的基础上,通过掌握网络舆情信息主动权、建立预警机制、构建监测体系等方式来管理网络舆情信息。

基于聚类型BIRCH算法进行数据挖掘的入侵检测模型设计与实现

随着网络时代的发展,信息安全己成为系统运行时的重要组成部分。传统意义上的防火墙无法抗击新网络入侵,不能系统提供有效的保护。本文介绍了入侵检测以及分类,数据挖掘中的聚类模式以及BIRCH算法,并分析它们的特性。最后使用KDD CUP 1999数据库进行模拟运行测试程序,并给出结果。

《现代植物保护信息技术实验》评述

由祝增荣主编,浙江大学出版社于2015年4月所出版的《现代植物保护信息技术实验》,作为国家级实验教学示范中心建设成果,是为植物保护学专业高年级本科学生的《现代植物保护信息技术》课程的实验课而编著,属于高等院校实验实训系列教材。该书在对“现代植物保护信息技术”课程进行概述的基础上,分别从10个实验入手,详细讲述了现代信息技术对于植物保护的意义及具体应用,有利于将大数据分析技术更好地应用于植物保护的生产实践中。总体来看,该书具有以下特点。

符号学视阈下土楼和客家文化融合的重构与应用研究

客家土楼是特殊的文化现象,不能仅仅从建筑工艺方面考察它的特征,而应该考虑其中承载的文化符号内涵。传统的皮尔斯三元符号学模型以符形、符指、符义为构架,对大部分客观事物可以做出很好的分析,但对于文化符号所具有的"历史"与"关联故事"则没有很好的体现。因此在皮尔斯的三元符号模型基础上,应增加"符事"元素,以记载与符号相关的故事,并增加"符史"元素,以记载符号的演化历史。从符形、符指、符义、符事、符史五个角度分析客家土楼文化,有利于理解客家文化在历史跨越和中原士大夫迁移中产生的融合与变迁。

改进的五元符号模型构建——以福建客家土楼文化为例

虽然客家文化与土楼文化研究成为人类文化学研究的一个受人关注的议题,但目前研究陷入局部最优的僵局,既不能产生实际的社会应用,也不能兼顾人文、社会学、历史、美学等领域,亟需一种统合性研究进行突破。符号学原理与方法提供了对文化进行系统性、层次性重构工具,能跨越多个学科领域,运用符号学原理对客家土楼文化进行研究,应是一个很值得拓展的领域。针对皮尔斯的三元符号模型对信息承载能力不足的弱点进行修正,以使其更适用于文化的符号学分析;增加导入"符事"元素,以记载与符号相关的故事,导入"符史"元素,以记载符号的演化历史。

试析学分制教学管理中数据挖掘技术的应用

学分制作为学校教学的一种管理制度,已成为学生最低学分毕业与学位获取的重要标准,但在学分制的教学管理中,还存在一些问题亟须解决。数据挖掘技术作为常用数据分析法,在学分制的教学管理中进行充分应用,可有效改善教学管理机制。从学分制与数据挖掘技术内涵出发,分析学分教学管理存在的问题,有助于探讨教学管理中数据挖掘技术的应用。

浅析数据挖掘技术及其在电子商务中的应用

电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展,电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据,发现隐藏在其后的规律性,提取出有效信息,进而指导企业调整营销策略,给客户提供动态的个性化的高效率服务。本文论述了一种信息处理利用的有效工具——数据挖掘方法及其在电子商务中的应用。

高职院校项目驱动模式下基于数据挖掘决策树分类的教学效果分析

当前高职院校的学生质量参差不齐。为了适应不同学生的学习水平,引入能够刺激学生积极性的项目驱动教学法。为评估、调整教学方式,采用数据挖掘决策树对教学效果进行分类分析。实验表明数据挖掘技术支持下的项目驱动教学法对教学有良性促进作用。

荣誉学院创新人才学习产出的教育影响因素探析

随着教育产出对教育质量评估重要性认识的逐渐深化,人们对学习产出及其影响因素也更为关注。在对学习产出概念做简要综述后,将其分为认知、技能、价值观三个维度,后以上海交通大学等6所不同层次学校的荣誉学院学生为数据样本,通过描述性统计对学习动力来源的重要性做了排序和分析,并且将学习产出与个人、外部和人际互动因素做了相关和回归分析,发现荣誉学院提供的外部条件对学生学习产出各维度都有较大影响,师生互动与同学互动分别对认知与技能产出影响较大。