9篇关于实时分析的计算机毕业论文

今天分享的是关于实时分析的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到实时分析等主题,本文能够帮助到你

基于Spark的防火墙日志数据分析与挖掘平台

这是一篇关于防火墙日志,离线分析,实时分析,异常检测,多分类SVM算法的论文, 主要内容为网络在信息化的社会中已经拥有不可取代的地位,然而频发的网络安全问题也不可被忽视,与教学和生活息息相关的校园网也是如此。出口带宽限制、威胁事件突发等问题都会带来严重的后果。防火墙的部署能够有效管理网络,其产生的日志中包含各种信息,分析这些数据能够及时了解网络状态。然而防火墙等网络设备产生的日志数量增长过快,如何高效地完成对海量日志数据的处理,又是一个亟待解决的难题。基于以上的问题和需求,本文以防火墙日志为研究对象,研发并设计了一个基于Spark内存计算框架的日志分析与挖掘平台,该平台主要包括四个层次:数据源层、数据存储层、数据处理层、数据展示层;包含了五个功能模块:数据收集及存储模块、数据预处理模块、数据分析模块、异常检测模块、可视化模块。本文介绍了平台整体的架构设计、各个功能模块的设计方案以及实现过程,充分利用Hadoop和Spark生态环境中的各种组件完成数据的分析处理工作,如利用Hadoop中HDFS完成数据存储;使用Hive实现离线数据的查询统计,并借助Spark内存计算框架执行分析任务;使用Spark Streaming流计算框架处理实时数据等。同时针对网络威胁事件设计多分类SVM模型,预测威胁事件的风险等级,并得到了较好的效果。最后使用JSP结合Echarts技术开发了一个平台界面,对数据分析模块以及异常检测模块得出的结果进行可视化展示。本文设计了基于Spark分布式内存计算框架的数据处理平台,有效解决了日志数据分析和挖掘过程中存在的难题,提高了效率;对防火墙流量日志进行了多维度的分析,帮助网络管理员及时掌握当前网络的流量状态,从而更好地制定相关的流量管理措施;对防火墙威胁日志设计了异常检测算法,构造了分类效果较好的支持向量机预测模型,完成对威胁行为的风险等级分类和预测,帮助管理员有效评估威胁事件的严重程度,从而做出相应的应对措施。

基于用户行为的个性化新闻推荐系统的设计与实现

这是一篇关于新闻推荐,Fastformer,内容推荐,实时分析的论文, 主要内容为在互联网上每天都会有大量的新闻产生,为了避免人们淹没在信息的海洋里,解决人们不能高效获取信息的困境,所以采用了新闻推荐算法进行推荐,使得用户获得感兴趣的信息,进而满足人们的个性化新闻阅读需求。在新闻App上会产生许多新的新闻,而过时的新闻会消失,这会带来物品冷启动问题。在新闻App上不仅用户的显式反馈少,而且用户隐式反馈也是稀疏的。用户有时候对于某类新闻感兴趣,之后兴趣又会随着时间发生变化,其中传统的基于用户浏览行为的推荐,由于采用RNN(或者LSTM,GRU等),限制了模型的并行能力。另外计算的过程中信息会丢失,对于特别长期的依赖,LSTM等门机制依旧无能为力。为了解决以上问题,主要的工作如下:(1)对个性化新闻推荐系统的需求进行分析,对相关功能模块进行划分,采用Web相关技术实现了一个功能完善的新闻系统,主要包括以下功能:注册,登录,个人中心,频道管理,推荐文章的列表显示,搜索文章,查看文章,点赞、评论、收藏、关注等常见功能,最终进行系统的功能测试。(2)本文采用混合推荐即基于内容推荐以及Fastformer推荐以及热门推荐来进行推荐。其中Fastformer模型,可以在新闻推荐中取得很好的结果。内容推荐可以推荐新的或不是很流行的新闻,并且可解释性较强。大数据技术进行热门推荐可以解决相关冷启动问题以及数据稀疏性问题。所以最终,综合三种推荐方法的优点,弥补不足之处,得到混合推荐算法,使得推荐效果更佳。(3)采用大数据技术完成热门新闻计算,采用实时处理分析技术快速把控用户浏览行为以及兴趣变化,进行实时分析系统中用户对新闻App的使用情况,主要包括:按照新闻类别等维度对点击,曝光,收藏等进行计算。按照渠道、地区、版本、新老用户维度对PV、UV、跳出次数、进入页面数(sessioncount)、连续访问时长等进行计算。

基于Flink的电商实时分析系统的设计与实现

这是一篇关于Flink,Kafka,实时分析,大数据,Kudu的论文, 主要内容为近年来,随着信息通信技术的发展,各行各业对其系统的数据采集、处理和积累的数据量越来越多,数据量呈爆炸式增长。在此背景下,大数据在各个领域得以高速发展,全球正大步迈向大数据新时代。随着数据量越来越大,数据的高效存储和实时分析处理等需求也随之被提及。想要从海量的数据中既快速又有效的分析出对于我们有意义的数据信息,就需要一套贴合实际业务需求的数据实时统计分析系统。电商行业作为互联网行业,在如今的大数据时代,同样也面临着相同的挑战,目前主流的电商数据分析都是基于非实时数据的,存储的往往是T+1的数据,无法满足对数据的实时处理的需求,有些企业把调度调整到半天甚至更短。这种方式具有耗时较长以及高吞吐量,只满足对时效行不高的场景需求。本论文为满足实际业务中的实时数据统计分析需求,基于Flink技术实现对用户产生的行为数据以及业务交易数据进行实时分析。本论文分为四大模块,分别为数据实时采集,数据建模,数据实时统计分析以及数据接口可视化。数据实时采集模块中日志数据通过Nignx实时采集至Kafka中,业务数据采用Flink CDC实时同步到Kafka消息队列,事实数据和维度数据分别存入下一层Kafka中和Kudu数据库,通过Flink拉取Kafka上的业务数据进行实时处理,计算结果实时写入至Kudu中;结合实际需求场景对接收到的数据进行数据建模,设计合理且复用性高的宽表。最后的统计分析通过接口传输给前端Sugar大屏展示。本论文主要应用于电商行业的大数据实时分析。本系统满足运营人员对实时流数据进行在线实时处理分析,运营人员可以直观的从Sugar大屏上实时的看到商城营销数据分析。本系统可以通过错误日志分析模块使线上App的错误日志预警得到即时响应。本系统同时也为推荐算法部门提供模型训练数据,以及本系统的接口和宽表层数据可以作为模型入参,为商城的实时推荐提供不可缺少的数据源。

基于J2EE的新媒体管理平台运营数据实时分析系统研究与设计

这是一篇关于一键发文,数据采集,实时分析,Spring框架的论文, 主要内容为随着互联网时代的日益发展,新兴知识的了解方式多样而便捷,由此,引发了“书、报”式的传统阅读方式的改变。新媒体作为科技的新型产物应运而生,并促进了出版社的网络发文阅读量的迅猛增长,推动了媒体平台的发展。然而庞大的阅读量增加了出版社网络维护人员的需求与工作量,因此一款以改变繁重的人力操作以实现半自动化管理的产品为社会所需。本文基于此设计并实现新媒体发文管理平台系统。新媒体发文管理平台系统是一款集多家发文平台于一体的,可实时分析、任务分配、一键发文、消息整合的智能文章管理平台。该平台集搜狐号、豆瓣号、一点号等多家媒体平台为一体,可实现在本平台编辑文章后,便可以一键发布到各大媒体平台,实时查看文章浏览量、评论量、转发量等,并可与读者等进行实时互动的智能平台。该平台使用RESTful实现多服务之间的通信,Restful通信模式的优势在于运用SOAP协议传输系统所需数据,并把HTTP当作传输协议来安全稳定的实现接口之间的通信。新媒体管理系统使用Spring+SpringMVC+Mybatis框架进行业务代码的构建与整合,在热点数据的存储上使用Redis非关系型数据库,通信模块使用HTTPS通信协议,以JSON方式进行服务之间的数据传输,并通过类加载器去解析数据,保障了客户端与服务端间的数据可靠性传输。该平台使用RESTful架构较之前Web Services架构降低了耦合度,提升了可扩展性,进而保证了系统的高可用性、高稳定性,已使用在了出版社、县政府媒体报道部等几家公司,并保证了系统兼容性、用户体验度、上线稳定运行等多方面需求。

CDN海量日志实时分析问题研究与平台开发

这是一篇关于CDN,日志分析,实时分析,大数据的论文, 主要内容为CDN全称为Content Delivery Network,中文为内容分发网络,诞生于20世纪90年代,由众多节点服务器和全局智能负载均衡系统组成,用于解决网络拥塞问题,为网络访问提供加速服务,是构建互联网的重要基础设施。CDN节点服务器日志中记录了加速服务请求信息与响应信息。通过对CDN节点服务器日志进行实时分析,挖掘出日志中包含的信息与价值,对CDN加速服务的核心指标进行实时检测与监控,为加速服务质量提升策略提供重要且可靠的数据支持。由于CDN是一个巨大的分布式网络,CDN加速平台平均每秒的数据访问量可达千万级别,每秒生成的日志数据量可达GB级别,每天能够产生大几PB的日志数据。如何设计一套低延迟、高吞吐的CDN海量日志实时分析平台,对海量CDN日志进行实时分析,是当前CDN研究领域亟待解决的问题.。本文分析了CDN海量日志实时分析存在的难点与当前解决方案存在的问题,并针对这些问题,提出了相应的设计方案与架构,最终形成了一套低延迟、高吞吐的CDN日志实时分析平台架构。其中针对海量CDN日志实时接入到日志实时计算引擎这一过程存在的难点与当前解决方案存在的日志接收处理能力扩展性差、日志流量切换效率低等问题,借助当前负载均衡技术、微服务注册与发现技术,设计了日志接收处理能力能够线性扩展、日志流量能够智能切换的日志接收组件ARRIS;针对日志实时计算部分存在的计算引擎与分析结果存储平台耦合、分析结果存在写入尖峰等问题,采用解耦思想,设计了一种计算引擎模块与分析结果录入模块之间的数据交互机制AA,并借助当前主流流式计算框架与消息系统,基于AA数据交互机制设计了具有限流、熔断功能的分析结果专用入库组件Anti-Flood;针对海量分析结果数据实时存取存在的难点与当前采用的MySQL分库分表方案存在的运维成本高昂、吞吐量低、长时间范围查询效率低等问题,根据CDN日志分析结果数据特性及服务用途对其进行分类,并借助当前现有的数据存储技术,设计了高吞吐的实时数据存储平台RTDP。本文最后对本课题设计的日志接入组件ARRIS、分析结果入库组件Anti-Flood与CDN海量日志实时分析全平台进行了功能验证,验证结果表明,日志接入组件ARRIS具备良好的日志实时接收与预处理能力,分析结果入库组件Anti-Flood很好的实现了计算引擎与存储模块间的解耦,且具备良好的入库能力与限流功能,CDN海量日志实时分析平台能够实现CDN海量日志实时分析功能,能够实现CDN加速服务质量的实时跟踪与监控。