基于Hadoop的在线教育分析平台的设计与实现
这是一篇关于在线教育,Hadoop,海量数据,数据分析,推荐系统的论文, 主要内容为随着数字技术的快速发展以及各种终端设备的不断更新,人们的生活与工作方式都发生了翻天覆地的变化。在此背景下,众多在线教育培训机构如雨后春笋般不断涌现,为人们提供了更加便利的学习途径和提升自身技能的机会。目前,在线教育行业涉及的数据量已经达到了海量级别。仅一个大型在线教育平台每天可能会产生数百万到数千万条的学生学习数据和教师授课数据,以及数百万条的在线测试和考试数据、数千万条课程销售数据。随着在线教育行业快速发展和用户规模不断扩大,数据的规模和复杂性也不断增加。在线教育行业需要应对的挑战包括如何高效地采集、存储、处理和分析这些海量数据。然而,传统的在线教育分析平台存在多种限制和缺陷,包括数据处理和分析能力的不足,以及数据安全性的问题。由于不同部门之间缺乏协调,数据难以共享,从而形成了严重的数据孤岛现象。此外,多数在线课程网站未能充分利用学员的行为数据,缺乏有针对性的个性化课程推荐,进一步影响了学员的学习效果和体验。为了解决这些问题,应当采取措施改进在线教育分析平台的技术能力,强化海量数据的整合和管理,并优化课程推荐算法,从而实现个性化推荐,提高学员的学习效果和体验。在线教育行业的数据涉及数据量、复杂度和价值等多个方面。为了高效地对海量数据进行处理与分析,本文采用了多种技术和方法,如数据整合和转换、标准化、清洗和去重以及可视化等。本文结合在线教育行业实际的业务需求,设计并开发了基于Hadoop的在线教育分析平台,同时,通过搭建课程推荐系统,并优化了课程推荐算法,以进一步提高对海量数据的利用率和机构的个性化服务水平。以下是本文的主要研究内容和工作重点:(1)研究海量数据对在线教育分析的影响,为教育数据分析提出改进的推荐算法,提高海量数据的利用率,为在线教育分析平台提供更优质的用户体验。(2)在线教育分析平台的设计与实现。设计并搭建基于Hadoop的教育数据仓库,该数据仓库以可扩展的分布式计算框架为基础,实现海量数据的高效采集、存储、清洗和分析,并提供数据可视化模块,以便用户可以直观地了解数据的变化趋势和相关关系。(3)在线教育分析平台的测试与总结。提供详尽的测试结果,其中包含对在线教育分析平台功能性和性能等非功能性测试的结果,以确保其能够满足海量数据的处理与分析需求。
面向海量高铁轴温数据的故障诊断支撑系统设计与开发
这是一篇关于海量数据,高铁,支撑系统,故障诊断,分布式算法的论文, 主要内容为随着高铁的不断发展,高铁运行安全问题也越来越受到人们的重视。轴承作为高铁的关键零部件之一,其健康程度直接关系到整个列车的运行安全,及时诊断出有故障的轴承并采取处理措施,对保证列车安全运行具有重要意义。现有高铁轴承故障诊断的研究多是通过对轴温相关数据的建模分析以达到故障监测与诊断的目的,传统的研究方法主要基于小样本数据,而近年来部分学者研究发现高铁海量的运行数据对高铁故障诊断有巨大的价值,通过对海量的高铁运行数据进行挖掘和建模可以为轴温故障的监测与诊断提供更加准确、丰富的信息。由于传统的故障诊断系统和方法无法有效针对海量的高铁轴温数据进行故障建模和挖掘分析,因此如何有效的对海量的高铁轴温数据进行故障建模和诊断,是目前的研究亟待解决的问题。近年来大数据处理技术的发展为海量高铁轴温数据的故障建模问题提供了新的解决途径,但是目前故障诊断研究人员在对海量轴温数据进行故障诊断相关研究时仍然面临很大的技术挑战,具体表现于:1)大数据处理框架本身具有复杂的分布式特性,具有很高的技术使用门槛;2)在进行故障建模时需要在海量轴温时间序列数据中提取故障模式特征,时间序列模式检索是最常用的特征提取方法之一,但现有大数据处理框架缺少针对时间序列模式检索的分布式方案;3)现有大数据处理框架缺乏支持海量轴温数据进行故障建模的基础分布式算法,使得开发分布式故障诊断算法难度较高。因此为了能够辅助和支撑故障诊断研究人员进行海量高铁轴温数据的故障诊断相关的研究,降低故障诊断研究人员使用大数据处理技术进行轴温故障诊断相关研究的技术难度,急需研究面向海量高铁轴温数据的故障诊断支撑系统。本文依托国家自然科学基金重大项目课题“基于大数据和知识的高速列车信息控制系统故障建模理论与方法”开展研究,提出了面向海量高铁轴温数据的故障诊断支撑系统。本文的主要研究工作如下:(1)研究了国内外现有的列车故障诊断系统和方法以及大数据处理技术的发展现状。由于高铁轴温数据量大、维度高、更新速度快,具有明显的大数据特征,海量的高铁轴温数据对高铁故障诊断有巨大的价值,但是目前缺乏能够有效支撑海量高铁轴温数据的故障分析建模与诊断的系统,因此,本文提出了一种面向海量高铁轴温数据的故障诊断支撑系统,同时结合高铁轴温数据的特点以及轴温故障诊断面临的问题,对支撑系统的功能及分布式算法进行详细的需求分析。(2)根据需求分析对系统进行设计。按照模块化设计思想完成系统总体功能结构和系统总体架构设计。该系统主要由大数据基础支撑层、故障建模支撑层以及故障诊断支撑层组成。其中大数据基础支撑层提供高铁轴温大数据的基础管理功能,包括大数据存储、大数据查询和可视化功能;故障建模支撑层提供轴温故障特征提取功能,支持分布式的轴温时间序列检索方法以对海量轴温时间序列进行检索提取故障特征,为后续故障建模提供数据支持。故障诊断支撑层提供分布式故障诊断算法库,支撑故障诊断人员进行分布式故障诊断算法的研究和开发。(3)按照设计方案,以工业云平台为基础,采用Java开发语言、Scala开发语言、大数据处理框架Spark、Hadoop等完成了系统的开发。其中,利用Hadoop的分布式文件系统HDFS作为支撑平台的底层存储技术,解决了高速列车运行过程中产生的海量轴温数据的高可靠存储;采用Spark作为支撑平台的计算引擎,依赖于其内存计算的特性,能够有效完成海量数据的计算需求;利用Impala实现对存储在HDFS上的PB级大数据进行快速的查询检索,满足了海量高铁轴温数据的查询需求;采用Zeppelin设计系统的可视化功能模块,解决了高铁轴温数据的可视化问题。使用Spark平台设计了分布式的时间序列检索方法,针对计算节点之间数据关联性问题,采用数据冗余的解耦方式构建了分布式时间序列数据集,基于计算性能最优的考虑,通过计算过程的时间函数最小化,求解出分布式时间序列数据集元素的最佳长度。针对目前缺乏故障诊断分布式算法库的问题,在Spark平台基础上通过抽象现有的数据驱动的故障诊断算法,基于可复用、可扩展的思想设计并实现了分布式故障诊断算法库,帮助研究人员在基础支撑平台上进行海量高铁轴温数据的故障诊断建模研究。(4)该系统在流程工业综合自动化国家重点实验室工业云计算中心进行部署,分布式系统由云平台上的10个节点构成,首先对系统支撑平台的数据存储、数据查询及可视化基础功能进行了验证,然后使用高铁的轴温数据对分布式时间序列检索算法的一致性以及并行效率进行了测试,对分布式PCA故障建模算法以及分布式DPCA故障建模算法的并行加速效果进行了测试。实验结果表明本文提出的基础支撑平台的功能满足了设计需求,并且提出的分布式轴温时间序列相似性检索算法和分布式故障建模算法具有良好的并行加速性能,因此达到了系统的设计目的。
基于sFlow的网络链路流量采集与分析
这是一篇关于网络链路,海量数据,sFlow,JudyArray,Berkeley DB的论文, 主要内容为随着网络规模的不断扩大,业务需求的不断增加,大中型企业、电信运营商的网络系统越来越复杂,这就要求网络管理能够从不同的角度划分网络资源对象,然后对每个网络资源对象进行多层面、多维度的实时监测,使网管人员能够及时、准确了解到整个网络运行的深层次信息,迅速找到严重影响网络效率的根源,从而大大提高网络运行的可用性和效率。 虽然也有部分企业安装了各种不同功能的网管系统,但是对于网络链路的管理只是能够反映网络的拓朴状态和关键链路的基本运行状况(如是否正常、端口带宽总的使用率等基本参数)。网络管理部门在网络运行中很难了解网络链路上各种应用的真实运行情况和质量;很难解决网络效率低下和不稳定的问题;很难实时地监测到链路的各个层面的细节和发现网络链路故障,从而导致网络运行管理和维护处于一种被动、不可控的状态。 本文从网络链路的角度划分网络系统。讨论如何全面准确地采集链路流量数据;如何对链路流量数据进行汇总和统计分析,提供网络链路实时性能分析报告和历史性能分析报告,让网管人员及时了解网络链路上各种应用的真实情况,找出影响网络效率低下、不稳定的问题和重大的网络故障的根源。本文结合武汉某公司开发的网络性能管理系统的实际需求,设计并实现了网络链路流量的采集与分析子系统。论文的主要工作以及创新如下: 1.对基于SNMP、RMON、NetFlow等网路管理协议的特点进行了比较和分析,详细论述了sFlow流量采集机制,以消息队列为缓存机制、利用多进程,实现了链路上流量数据实时、准确的采集,将采集的海量数据信息高效存储于Berkeley DB中,针对sFlow V5,设计并实现了链路流量采集与存储架构。 2.结合海量数据实时汇总统计的实际需求,分析了二叉排序树和哈希表在排序算法中的不足,运用JudyArray数组和Hash表以及快速排序算法,解决了在规定时间内海量网络监控信息的存储问题,设计并实现了对网络链路数据进行实时挖掘的模块。 3.利用开源框架Struts+Spring+Hibernate,实现了链路流量的可视化。提供了链路的流量分析结果的web页面形式展现。
基于JSH技术的海量多类型文件综合管理系统
这是一篇关于海量数据,多类型文件,信息管理系统,JSF,Spring,Hibernate的论文, 主要内容为各种大型装备技术文件及其维修保障等数据文件有两个主要特征，一是其数据量属于海量数据，二是其文件类型多种多样，如常见的有word、excel、pdf、autocad等。这些文件都属于没有行列格式的非结构化数据，因此，如何对各种类型的技术文件进行管理及快速查询，成为目前迫切需要解决的实际问题。 本文的目的是解决目前海量多类型技术文件的人工管理模式，为大型装备的操纵、维护保养等工作提供技术支持，本文的主要研究内容包括： 1）技术文件的分割存储：本文按技术文件目录中的子目录进行分割，将子目录作为存储与管理的基本单位; 2）采用JSH（JSF+Spring+Hibernate）框架技术：本文实现了对综合管理系统的表现层、业务逻辑层及持久层的划分； 3）海量数据的存储：采用Oracle数据库技术解决大文本、超文本数据的存储； 4）技术文件的目录管理：对所有技术文件采用统一编码，进行文件目录管理； 5）基于树形结构的文件浏览：在对文件进行拆分后，将所有技术文件采用树形结构组织起来，便于用户进行浏览； 本文采用生命周期法对整个系统进行了分析和设计，得出了系统的需求分析报告、系统设计报告、详细设计报告。同时采用Java程序语言结合Oracle数据库进行系统开发，并运用JSF,Spring和Hibernate框架的有机结合，实现了J2EE的三层结构。
基于图论聚类的学术评价系统研究
这是一篇关于h指数,海量数据,重名作者区分,自引用的论文, 主要内容为目前学术界对于评价某个作者在其领域的学术影响因子有着比较热烈的讨论，学术影响因子中h指数是一个很好的评判标准。调研目前h指数的应用发现其普遍存在着一些问题，主要表现为以下几点：没有海量数据的支持，计算出来的h指数参考价值不大；对于重名作者没有很好的区分开来，导致h指数计算结果失真；作者的过匹配和有些作者过度自引用，影响了h指数的准确度。 针对以上存在的问题，提出了一系列的解决方案来讨论如何在海量数据支持的情况下优化作者的h指数值。为获得海量数据源，利用基于Web模板的数据抽取方式对谷歌学术搜索和微软学术搜索中的文献信息进行抽取，在进行数据抽取的同时提出了一种优化自引用的方案，避免作者过度自引用所造成的影响。然后将前期获得的数据与DBLP以及个人主页中的数据进行清理整合。数据整合完毕后，通过基于图论的数据聚类，利用同一篇文献中的合作者关系属性，以及个人主页中的作者文献信息，最大程度的区分重名作者。这为最终计算作者的h指数值提供了保证，从而能够得到一个更具有参考性的h指数值来评价作者的学术成就。 在以上技术的基础上，使用Jsp、Java等语言研发了基于Web服务的学术评价系统AccEva。AccEva系统将Scholar Society中的文献数据量从180万提高到了950万，数据量提升了5倍。系统的功能测试表明，能够提供所查询作者的基本信息，包括h指数值，为用户的精确定位提供了保证。在作者详细信息页面可以显示作者的文献列表，以及文献趋势分析图，提供了良好的用户体验。系统的性能测试表明，作者的文献列表错误率不超过5%，得到的h指数值有较好的参考价值。系统平均响应时间不超过1s。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码货栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46965.html
