基于关联规则的新书信息智能化推送模式分析

针对当前高校图书馆新书推送方式中存在的新书信息量大、读者难以快速获取符合其需求的新书信息等问题,提出对读者图书借阅数据进行关联规则数据挖掘,从而获得符合读者个性化需求的新书信息并由系统智能化推送给读者,以满足读者对新书的个性化需求,提高新书的利用率、流通率和图书馆智能化服务水平。

基于推拉理论与多源数据的山东地区乡村景观吸引力评价体系研究

提升乡村吸引力是应对乡村衰退、实现乡村振兴的必由之路,本文选取山东地区10处景观建设项目,对其进行乡村吸引力的评估,运用多源数据支持的评价方法,建立科学的评价指标体系,以山东地区乡村的景观拉力和需求推力为评价内容,以提高乡村旅游吸引力为价值导向,为更好地推进山东地区乡村景观建设提供技术支撑和科学依据。

两种新的push-pull平衡的大数据量无线传感器网络数据分发算法

无线传感器网络中如何获得较低的通信代价同时在事件数据的push和pull之间实现更好的平衡是各种数据分发算法共同追求的目标.分析了目前已公认较好的两种典型的有结构和无结构的数据分发算法,指出了它们的优缺点.在此基础上,结合这两种算法使用的push-pull策略,针对不同应用环境下的无线传感器网络的ALL型查询的特定需求,提出了两种基于有结构和无结构存储模式相结合的混合型数据分发算法,分别是Hybrid-Dcs-Cn1(HDC1)算法和Hybrid-Dcs-Cn2(HDC2)算法.分析表明这两种算法在保证push-pull之间平衡的前提下解决了已有算法存在的热点问题:存储拷贝数多和查询性能低,能更好地适应传感器网络的特点,是两种能量高效的数据分发算法.

郡县制与大数据技术何以实现融合?--基于推拉理论的“郡县数治”应用案例研究

“郡县数治”是我国古代郡县制与大数据技术相融合的智慧管理系统。本文在相关理论回顾的基础上,通过实地调查和追踪研究,分析了“郡县数治”技术应用从1.0版本“政务云服务”和2.0版本“政务云服务+征信云服务”到3.0版本“政务云服务+征信云服务+金融云服务”的演进过程,并基于推拉理论分析了郡县制与大数据技术融合的拉力因素、推力因素和中间障碍因素,构建了相关模型探究其得以实现融合的内在机理。研究认为,“郡县数治”是政府职能转变、城市治理生态体系的优化以及评价机制民主化等拉力因素,经济发展、技术进步、组织和个人服务预期、社会公平与效率预期、组织规模扩大等推力因素以及传统观念、管理风险和监督成本等中间障碍因素相互作用的结果。

基于中油即时通信的钻井数据推送平台设计开发

为降低钻井现场作业人员数据汇报工作量,规范数据汇报过程,设计开发了基于中油即时通信的钻井数据推送平台。通过对业务现状和需求进行分析,明确以中油即时通信作为推送渠道,确定了推送内容和推送策略,基于.NET框架开发了钻井数据推送平台软件并应用于生产数据推送。实践表明,利用中油即时通信进行数据推送与人工数据汇报相比,具有自动化程度高、数据更加安全的特点,有助于提升数据汇报工作效率和企业的信息化管理水平。

基于AHP-TOPSIS的深长引水隧洞穿越破碎地层塌方风险评价

深长引水隧洞穿越破碎地层时极易诱发塌方风险,地层塌方风险评价的科学准确评级对于降低施工风险和成本具有重要意义。如何简单、快速、准确地对地层塌方风险进行评价一直是一个有挑战性的研究内容,也是现场施工的迫切需求。深长引水隧洞穿越破碎地层塌方风险受多种因素的影响。从地质角度和施工角度选取隧洞开挖跨度,隧洞埋深,岩体完整性、地下水发育程度,结构面状态和施工管理水平6个指标,建立了深长隧洞塌方风险评价体系。基于AHP-TOPSIS的基本原理,建立了深长引水隧洞穿越破碎地层塌方风险评价模型。通过AHP确定其权重系数,使用TOPSIS理论确定破碎地层塌方风险等级。该模型成功对磨盘山隧洞进行评级,取得了良好的评价效果。结果显示:71+899~999段落的评价结果为V级风险,现场风险极大,开挖过程中在71+995发生小型塌方。

移动数据库中数据访问的自适应PUSH+PULL算法

在移动计算机环境中,数据广播只适应于时具有公共访问兴趣的热点数据的访问,而传统的联机请求方式则可以访问任何服务器数据。因此,为了使移动数据库支持一般性的数据应用,提出了一种将数据广播方式(称作“推”,即PUSH)和传统联机请求方式(称作“拉”,即PULL)结合起来的混合式数据访问算法:自适应PUSH+PULL算法。与单纯的PUSH方式、PULL方式和简单的PUSH+PULL方式相比,这种算法具有更大的应用空间,使移动用户不仅能及时获得所需数据,而且仍然能够充分发挥无线通信网络所固有的数据广播能力,从而提高了移动数据库系统的可伸缩性。

智能化分析在整合优化多台站综合监测系统精准告警推送中的应用

传统各个台站独立运维模式下的告警,都在其内部监控室单独电脑上呈现。在如今智能化、全面化运维模式整合的大背景下,为了整合各个台站统一运维管理,建立总体监看调度各台站技术工作,出现故障告警时,应用智能化分析,设立全局告警整合模块来统一整合优化推送各层级各台站告警信息。在原有监控系统的基础上,引入智能化分析模块,建立多台站综合监测系统,将所有告警信息采集、分析、整合优化,最后精准推送分发给需要的台站和技术员。

基于协同过滤模型的健康诊疗系统的研究与设计

研究紧密结合当前社会现状及人们普遍关注的健康问题,把研究理论与实践相结合,将云存储下的个人健康档案作为唯一可靠性数据来源,提出一种基于协同过滤的病例推荐模型,其主要包括两方面内容:病例推荐算法研究和软件可程序化推荐系统设计。创新性地提出利用数据挖掘、数据分析、云上交互、精准推送等一系列互联网技术,最终设计实现了基于协同过滤模型的健康诊疗系统,以期为社会创造实际价值,为用户(患者)提供更便捷高效的实用就医服务。

基于SignalR的卫星遥测数据实时推送系统设计与验证

卫星批量化生产过程中会实时生成各类海量遥测数据,如何将海量遥测数据实时准确地发送至所需位置是保证卫星状态受控的首要前提.针对卫星海量数据实时推送的问题,设计了基于SignalR的卫星遥测数据实时推送系统并完成了验证.该系统采用消息队列+SignalR的模式,可实现测试数据实时推送到各个终端软件.它能够满足百颗星量级同时测试时产生数据的实时推送,并支持各个终端软件订阅不同卫星的不同类型的遥测测试数据.该系统已应用于某批量化生产卫星,可将多颗卫星的实时遥测数据同时推送至1台或多台终端,完成了1人测试并监测1颗卫星模式向1人测试并监测多颗卫星模式的转变,且能够实时动态切换不同卫星遥测数据状态,可支持卫星批量化生产模式.

兰州市北滨河西延段工程1号桥施工监控技术要点

兰州市北环线工程全长约22.5 km,1号桥上部结构采用钢桁架桥,为确保施工中钢桁架结构的安全,在研究桥梁施工技术方案的基础上,分析了施工监控的要点和难点,详细介绍了1号桁架桥施工中的施工监控技术,通过现场监测数据对高架桥施工进行技术把控,从而保证了桥梁施工安全。

基于灰色模型的水利水电工程造价估算应用

目前,常用的造价估算方法有BP网络法、回归分析法、模糊数学法、类比法以及定额法等,各方法的适用范围和优缺点不同。根据2017-2021年水利水电工程相关数据,采用灰色系统理论构建造价估算模型,并检验工程造价估算结果,结果显示该模型具有较高估算精度,在工程实例中的应用效果良好,采用该灰色系统模型进行水利水电工程设计预算将取得良好效果。

一种应用于PUSH系统终端的处理高速海量数据的软件策略

Push系统是一种新型的数字电视业务系统.它以推技术为基础,利用空闲的广播信道,在不妨碍电视用户正常收看电视节目的前提下,将各种数据文件(视频/音频文件)自动"推送"到用户终端自带的本地硬盘中.为了加快系统终端的下载速度及降低丢包率,本文提出了一种应用于终端的高级软件策略,包括缓存、多线程和断点续传机制.通过对比实验,证明了这种软件策略的优越性.

高并发数据共享系统基于Push-Pull混合模式的性能优化

随着面向服务架构的大规模分布式系统的应用,多个系统之间由于数据集成的需要,彼此间要高并发传递大量数据,特别是状态数据的同步,对数据的实时性要求越来越高。数据单纯通过客户端以Pull(拉取)模式获取已经不能满足实时性要求,高频率服务调用也会给服务端数据库带来较大的压力。单纯通过服务端以Push(推送)模式推送给客户端也不能满足客户端对个性化数据的需求,大量推送既会给服务端带来较大压力,又会造成客户端数据处理不及时。本文针对高并发数据共享系统应用过程中产生的性能问题,提出一种基于pub/sub消息处理的Push-Pull混合模式优化方案,实践表明该方案极大地提高了系统可用性及数据安全性,对同类系统的性能优化具有较好的借鉴作用。

数据丢包情形下分布式无梯度Push-sum算法

针对多个体网络中个体信息交互常会出现数据丢包及个体目标函数次梯度难以计算或不存在的问题,提出数据丢包情形下分布式无梯度Push-sum算法,该算法要求网络的权矩阵为列随机而无需是双随机。通过增加虚拟节点进行系统扩维,从而建立一个有限的非均匀的马尔可夫链,并结合遍历性系数的结论证明了所提算法的收敛性。研究表明:收敛误差值与高斯近似函数的光滑参数、目标函数的Lipschitz常数成正比,从而有效解决了数据丢包及个体目标函数次梯度不存在或难以计算的分布式优化问题。

基于教师研修数据的资源推送算法研究

文章对在线教师在教学、培训过程中所产生的大量教师数据进行收集和挖掘,其中包括学科特点和学习习惯特点等内容。利用优化的协同过滤算法,精准、高效地推荐个性化在线自我提升学习材料和学习资源,从而提升教师的在线学习效率,帮助教师更有效地完成在线自我提升任务,提升学习的效果。

电商平台精准推送的商品信息对消费者网购行为的影响研究

大数据时代,电商平台可根据消费者的搜索、浏览、购买等信息分析出消费者的需求、购买偏好,从而更精准地为消费者进行商品推送。精准推送商品信息的形式和内容不同,对消费者网购行为的影响也不同。本研究以大数据时代为背景,以计划行为理论(TPB)为框架构建了结构模型,实证分析了电商平台精准推送的商品信息和消费者网购意图和行为之间的关系。利用SPSS23.0和AMOS24.0软件对218份有效问卷收集的数据进行实证分析后得出:精准推送商品信息中的网络排名、评论数量、评论方向对消费者意图均有显著的正向影响,消费者购买意图对消费者网购行为有显著的正向影响。最后根据研究结论给出提升消费者网购意图和行为,电商平台获得持续发展的对策和建议。

链式发展视角大数据产业技术创新的推拉模型与关联效应——以京津冀地区为例

技术进步是产业持续发展的动力源泉,大数据产业链的完善与发展也主要依赖于大数据本体技术的创新。基于链式发展和推拉理论构建大数据产业技术创新的推拉模型,再采用灰色关联法探讨京津冀地区大数据产业链式发展模式下技术创新的推力因子与拉力因子的关联效应,并运用障碍度模型识别该地区大数据产业技术创新的主要障碍因子,结果表明:基于推力因子角度,河北省各推力因子的关联度较低,同时京津冀由于区域战略发展的定位不同而使得各推力因子间的关联度排序存在差异;基于拉力因子方面,产业影响力对大数据产业的技术创新发展具有较强的拉动作用,同时京津冀在大数据应用的领域和水平等方面因具有不同的侧重点而使得各地区拉力因子的关联度也不相同;京津冀地区大数据产业发展的障碍因素存在共性问题且其主要障碍因子均为政府推动力和大数据应用能力及产业影响力等。研究表明,京津冀应结合自身优势与战略定位等加强相关基础要素的投入和提高技术应用水平并扩大产业影响力,可有效促进大数据产业的技术创新发展。

钢铁行业无人值守计量系统的实施与应用

钢铁企业是流程型制造业,生产连续性强,生产需要各种大宗原燃辅料,多通过地磅或皮带秤计量。计量员在磅房现场计量,存在计量点分散、工作环境差等问题,且不利于集中管理和监督,计量过程中也易产生人为误差和失误。建设企业集中统一的无人值守计量系统,不仅对规范计量流程、防作弊、计量异议过程追溯和提高计量效率有重要作用,而且可以和ERP、物流等系统联通,实现采购、销售、物流、质检、结算业务的无缝衔接和集中管控。

基于遗传算法的最优数据实时推送系统设计

为确保系统数据推送负载均衡,提高最优数据推送速率,设计了基于遗传算法的最优数据实时推送系统。该系统数据采集传输层利用爬虫技术采集用户提交的数据基本信息,并将采集的数据传输至数据访问层;数据访问层为业务逻辑层提供数据访问API接口,完成应用程序与数据库间的操作;依据数据实时性管理需求,业务逻辑层负责数据推送系统服务器处理业务的主要逻辑,设计数据推送系统的业务流程与有关算法,实现数据推送系统各层间的数据交互。基于遗传算法与B/S架构完成最优数据推送模块的搭建,负责推送控制层不同模块的反馈信息至展现层相应页面的数据浏览点,实现系统最优数据推送的负载均衡。系统测试表明,该系统可完成不同模块间的最优数据推送,系统响应速率较快,有效确保了数据推送系统负载均衡。