基于改进GM(1,n)的动态网络舆情预警模型

舆情的自由传播会导致网络集群行为的发生,易产生负面社会影响,威胁公共安全,因此建立网络舆情监控及预警机制是防控舆情传播、维护社会稳定的必要措施。首先,通过分析谣言的形成机制,构建了舆情发展预测指标体系;其次,通过建立多因素GM(1,n)模型对舆情发展的走向进行预测;然后,分别结合新陈代谢理论与马尔可夫理论改进上述预测模型;最后,以微博“新疆棉”事件和“成都四十九中”事件为例,对GM(1,n)模型、马尔可夫GM(1,n)模型和新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型预测舆情发展的能力进行对比,并比较了新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型与随机森林模型。实验结果表明,相较于原始模型与随机森林模型,新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型的平均预测精度分别提高了10.6和5.8%。可见,新陈代谢马尔可夫GM(1,n)模型在预测网络舆情发展趋势问题上具有良好的性能。

微博广告营销中的最优投资组合策略研究

在Web2.0时代,微博凭借其传播速度快、受众广泛等特点,已经逐步兴起并成为人们最常用的社交媒体之一.与此同时,微博营销也因其较高的商业价值,成为广告营销的一种重要手段.作为广告投资方,如何在内容千差万别、数量浩如烟海、种类不计其数、收费标准各有不同的海量微博广告营销账号中选择最佳的广告投入组合,以投入有限资金并获取最大化的营销效果,成为广告投入的难点.我们通过最优化的方法为企业主提供微博广告营销过程中的微博账号选择策略.首先,采集新浪微博开放数据,并以广告微博账号的转发量、评论量及曝光量数据等变量作为评价指标;其次,通过整数规划的方法建立数学模型,最终生成新浪微博账号选择推荐表.这使得用户实现资金效用的最大化,切实解决企业在微博广告营销中最优投资帐号选择的问题.

基于用户社会关系推送理财产品的研究

随着各种互联网金融理财产品的普及,用户往往难以获取可信任的投资产品,为解决这一问题,设计一种基于社交网络定向推送理财产品的方法,利用用户直接社会关系和间接社会关系来推送理财产品。当用户之间关系不明确时,通过分析用户所使用的移动设备或位置感知服务产生的时空数据集,基于EBM模型来挖掘潜在的用户社会关系,即间接社会关系。基于用户的直接社会关系和间接社会关系发现用户可信任的其他用户,然后利用传统的基于用户的协同过滤算法做出理财产品推送。算法分析与仿真实验结果表明该推送方法是可行和有效的。

基于Elasticsearch的HBase海量数据二级索引方案

针对HBase不提供二级索引、自带Coprocessor(协作器)不稳定及海量数据检索速度较慢等问题,设计了一种新的基于Elasticsearch的HBase二级索引方案ELHBase(Elasticsearch Indexing HBase)。该方案借助Flume、Kafka、HBase及Elastic⁃search搭建了一套数据采集、高速解析和录入大数据处理框架,使用Flume自定义Sink采集数据同时生成相应ID存入到Kafka,通过解析技术分别把数据存储到HBase,相应ID作为索引存储到ElasticSearch。该方案在不利用Coprocessor的基础上增加了直接查询ElasticSearch的接口,利用ElasticSearch提供的高效、灵活、多样的检索功能实现对HBase海量数据的快速检索,协同解决了HBase数据索引性能不高、协作器不稳定、ElasticSearch不适合大量数据存储等问题。最后,分别与SI⁃HBase、hindex进行了二级索引性能对比实验,证明了该方案在写入性能上较SIHBase更快、更稳定,查询速度上要远快于hindex。

5G安全挑战与解决方案

5G将采用软件定义网络(SDN)、网络功能虚拟化(NFV)以及云计算等先进技术来提高系统的灵活性和效率。新技术的引入也为5G网络安全带来新的挑战。本文概述了云计算、SDN和NFV中的安全挑战,并提出解决这些安全挑战的解决方案。

基于数据驱动服务发现的增强微服务架构

微服务利用动态分配资源以有效的粒度保证了服务的优势。当前架构中,数据生产者和使用者被创建为支持不同数据对象和服务质量的分离组件。服务Mesh网络旨在设计实现总体系统目标的方法,缺乏对数据驱动范式的支持。可用组件的多样性要求将用户需求和数据产品集成到发现机制中。本文提出了一种基于配置文件匹配的数据驱动的服务发现框架,该框架使用了以数据为中心的服务描述,设计了一种微服务架构,该架构可为服务Mesh网络提供一组独立的组件,用来管理多个地理区域内的数据配置文件。