基于IPTV的大数据可视化系统设计与实现
这是一篇关于可视化,轨迹聚类,大数据,IPTV,微前端的论文, 主要内容为数字电视的逐步普及、终端设备的不断丰富,越来越多的用户选择交互式网络电视(Interactive Personality TV,IPTV)作为家庭互联网电视。IPTV为用户提供了直播、点播、游戏、会议等多样化的服务,数亿名用户在和IPTV交互过程中,产生了数量庞大的流量数据。为了帮助运营商了解用户体验,监控网络异常,优化CDN节点部署,需要对流量数据进行可视化分析。在大数据时代,数据可视化成为数据分析的重要一环,直接可视化存在可视化图形过于密集、可视化对象相互遮盖、GPU超负载,渲染卡顿的问题。本文设计并实现了基于IPTV的大数据可视化系统,通过大数据架构和轨迹聚类模型对原始数据进行聚类处理,并对处理后的数据集进行可视化展示,主要工作内容如下:1.针对数据量较大造成的图像过于密集、对象特征被隐藏、渲染卡顿的问题,提出基于参考中心的轨迹聚类算法TC-RC(Trajectory Clustering based on Reference Center)。该算法改进了轨迹聚类算法的轨迹间相似度公式并引入了参考中心的概念,使聚类结果更能代表整体运动趋势,有效降低了密度聚类算法的时间复杂度。2.基于大数据的可视化系统业务逻辑相对复杂,项目规模较大,存在页面渲染速度慢、前后端逻辑过耦合、可扩展性差的问题,针对以上问题论文提出了基于Node中间层的前端微服务架构。该架构利用Node中间层的逻辑处理能力,进行服务端渲染和请求代理,提高了页面渲染速度,借助single-SPA框架搭建前端微服务,增强了模块的独立性和组件的可复用性,开发效率显著提升。3.设计并实现了基于IPTV的大数据可视化系统,利用Hadoop分布式计算平台完成对海量数据的存储、计算和分析,通过B/S的方式对处理后的数据集进行可视化展示。
宁夏电信IPTV电视支付系统的设计与实现
这是一篇关于IPTV,电视支付,JAVA,安全的论文, 主要内容为当下中国已进入了加速推进三网融合的关键时期,三网融合后电脑屏、手机屏、电视屏三屏合一,电视屏也将成为一个集网络信息、电视购物等交互应用为一体的平台。在我国,电视的家庭覆盖率远远超过PC,面对如此巨大的电视消费人群,电视支付应该是大有可为,电视支付对电视行业来说是一个产业链的延伸,对业务线的丰富非常有利。电视支付系统环节将是继网络银行、手机银行后最具潜力的支付平台。对三网融合后的电信运营商来说,构筑完善数字电视业务支付系统和结算系统,能够解决电视购物、电视银行等业务的支付问题,大大拓宽电信业务范围,促进其他电信增值业务的迅速发展,IPTV可切实成为可供多元化综合服务运营的、服务国家信息化的主要平台。本论文以综合利用宁夏电信现有的软硬件资源,节约企业投资成本,延伸企业产品业务链,提升用户感知增强用户粘着度为立足点,设计开发拓展宁夏电信IPTV增值业务功能的电子支付系统。选题的重点在于支付系统中缴费模块的设计,即在已有支付接口的核心因素上,新增电信业务缴费、水、电、燃气缴费、广电缴费等功能。系统主要包括自助缴费门户、天然气费、水费、有线电视费缴费功能模块、与气、水、有线电视提供商的缴费对账及结算相关管理功能模块、系统管理和业务管理模块。在系统开发中,以持续的完善系统平台的安全机制、增强运维功能为主导思想。此外,因为系统软件架构对业务使用、功能扩展具有很大的影响,因此本方案重点考虑软件结构层次的划分以及软件功能模块的划分,实现模块内的强内聚,模块间的弱耦合,以方便实现系统业务和支付渠道扩展,方便系统运维,与此同时为保证用户数据安全,本方案还从多角度全方位考虑了安全机制。系统采用JAVA语言做后台,前台的安全控件采用Android,数据库采用MYSQL,JSP实现EPG页面呈现。系统硬件构建是基于现有银联电视支付系统扩充,保持网络架构不变,增加硬件配置,实现业务冗余,增强业务系统安全性,并将数据库服务器独立部署,增强数据存储安全。随着互联网电视领域中的应用不断丰富,电视支付系统的应用也将更加多样化,并将逐渐发展成为一套电视商务解决体系,宁夏电信IPTV电视支付系统将在更好的完善便民金融业务的同时,逐步从金融服务、电视购物、视频计费等方面完善拓展,推动产业链上下游的紧密合作,为百姓生活带来更多优质体验。
IPTV网络安全测试与智能评估方法研究
这是一篇关于IPTV,渗透测试,安全评估,攻击图,蚁群算法的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展与普及,IPTV作为集通讯、互联网、多媒体等多技术于一体的崭新技术横空出世,为提升我国智能化终端电视产业的发展做出了卓越的贡献。然而IPTV业务承载网络以IP网络作为基础承载网,直接与Internet等网络互联,所以面临着IP网络所具有的各种网络安全风险。但是IPTV网络的渗透测试与安全评估缺乏相应的技术理论支持,当前攻击图模型存在量化指标较单一、客观性差、生成效率较慢,针对目标节点的寻路算法缺乏结合相应指标的改进,导致生成的渗透攻击路径效果差。并且市面存在的渗透测试工具都有着学习成本高的、可视化程度低、渗透结果难以管理等诸多问题。本学位论文针对上述问题展开研究,主要工作包括以下几个方面:首先针对传统攻击图模型分析片面的问题,本文从属性攻击图入手,利用CVSS指标以攻击成功率、攻击收益以及攻击开销角度对IPTV网络节点进行脆弱性量化。为了方便后续攻击路径生成算法实现,对属性攻击图进行改进,让同一攻击节点的前置属性节点满足“或”关系。然后为了契合改进属性攻击图的量化指标,利用了蚁群算法生成攻击路径。并且对蚁群算法的启发因子、启发函数、信息素更新函数做出相关改进,从而提高渗透攻击路径的生成效率,降低了生成路径的长度。利用该渗透攻击路径计算的得出的结果对该IPTV网络进行安全评估,并且仿真IPTV网络系统进行算法测试与性能验证。最后基于metasploit渗透测试框架,利用Spring Boot技术结合上述的理论基础,实现了一套IPTV网络安全测试与智能评估平台。该平台拥有用户管理、情报收集、漏洞探测、生成攻击图、渗透攻击、后渗透攻击以及生成报告七大模块。并且该平台具有维护性高、扩展性强、管理方便、界面友好等特性。
宁夏电信IPTV电视支付系统的设计与实现
这是一篇关于IPTV,电视支付,JAVA,安全的论文, 主要内容为当下中国已进入了加速推进三网融合的关键时期,三网融合后电脑屏、手机屏、电视屏三屏合一,电视屏也将成为一个集网络信息、电视购物等交互应用为一体的平台。在我国,电视的家庭覆盖率远远超过PC,面对如此巨大的电视消费人群,电视支付应该是大有可为,电视支付对电视行业来说是一个产业链的延伸,对业务线的丰富非常有利。电视支付系统环节将是继网络银行、手机银行后最具潜力的支付平台。对三网融合后的电信运营商来说,构筑完善数字电视业务支付系统和结算系统,能够解决电视购物、电视银行等业务的支付问题,大大拓宽电信业务范围,促进其他电信增值业务的迅速发展,IPTV可切实成为可供多元化综合服务运营的、服务国家信息化的主要平台。本论文以综合利用宁夏电信现有的软硬件资源,节约企业投资成本,延伸企业产品业务链,提升用户感知增强用户粘着度为立足点,设计开发拓展宁夏电信IPTV增值业务功能的电子支付系统。选题的重点在于支付系统中缴费模块的设计,即在已有支付接口的核心因素上,新增电信业务缴费、水、电、燃气缴费、广电缴费等功能。系统主要包括自助缴费门户、天然气费、水费、有线电视费缴费功能模块、与气、水、有线电视提供商的缴费对账及结算相关管理功能模块、系统管理和业务管理模块。在系统开发中,以持续的完善系统平台的安全机制、增强运维功能为主导思想。此外,因为系统软件架构对业务使用、功能扩展具有很大的影响,因此本方案重点考虑软件结构层次的划分以及软件功能模块的划分,实现模块内的强内聚,模块间的弱耦合,以方便实现系统业务和支付渠道扩展,方便系统运维,与此同时为保证用户数据安全,本方案还从多角度全方位考虑了安全机制。系统采用JAVA语言做后台,前台的安全控件采用Android,数据库采用MYSQL,JSP实现EPG页面呈现。系统硬件构建是基于现有银联电视支付系统扩充,保持网络架构不变,增加硬件配置,实现业务冗余,增强业务系统安全性,并将数据库服务器独立部署,增强数据存储安全。随着互联网电视领域中的应用不断丰富,电视支付系统的应用也将更加多样化,并将逐渐发展成为一套电视商务解决体系,宁夏电信IPTV电视支付系统将在更好的完善便民金融业务的同时,逐步从金融服务、电视购物、视频计费等方面完善拓展,推动产业链上下游的紧密合作,为百姓生活带来更多优质体验。
融合平台媒资接收系统的设计与实现
这是一篇关于三网融合,IPTV,增值电信业务,媒资接收的论文, 主要内容为随着三网融合进程的深入,IPTV领域形成了广电播控公司、通信运营商、各内容提供商三方参与的行业生态圈。IPTV即交互式网络电视,是一种利用宽带网,集互联网、多媒体、通讯等技术于一体,向家庭用户提供包括数字电视在内的多种交互式服务的崭新技术,是集互联网、电信、娱乐于一体的新型业务,其中IPTV增值电信业务近几年高速发展,已成为各大运营商新的业务增长点。媒资内容的注入作为IPTV增值业务的第一个环节,注入的效率、成功率将直接影响到业务运营的收益,因此受到了各方的关注,媒资接收系统已成为IPTV播控平台中至关重要的部分之一。IPTV集成播控平台自2010年始建主要用于基础电信业务的运营、监管、播控,随着增值电信业务大量CSP提供商的引入,逐渐暴露出平台相关处理系统的不足,目前主要问题体现在三个方面:无法进行统一的CSP管理;内容注入环节状态无法监控;多系统接入能力不足,无法快速实现能力平滑扩容。针对上述问题,本文依据软件工程理论,遵循UML标准,采用SOA与微服务架构设计相结合,并兼容SOAP和REST协议,侧重于对多CSP提供商内容注入及相关管理的研究,提出相应的解决方案,并在实际工作中实施取得了明显的效果,主要工作和成果为:1.采用SOA与微服务架构设计相结合的方法,依据现有软件工程理论,设计了更为优化的媒资接收系统整体架构,在组件中采用微服务架构,使部署、管理和服务功能交付变得更加简单,从而提高了系统的接入能力和业务响应速度。2.采用混合模式的Web Service实现方式,依据现有IPTV C2规范,设计开发了注入信令上报及回执单元,将媒资注入组件与整个平台内部其他组件如核心管理组件的交互封装成API,从而在系统内部实现了松耦合、轻量级的衔接,整体系统兼容SOAP与REST协议,使系统既能兼容第三方外部系统,也能提升平台内部之间的通讯效率。3.采用MYSQL数据库和JAVA语言,遵循UML标准,设计了数据库表结构,开发了媒资接收、业务逻辑、业务配置管理主要模块,通过功能方面的测试,结果表明该系统符合当初设计的初衷满足运营需要。4.本文搜集分析了媒资接收系统在实际环境的运行情况,实践表明所设计的系统解决了现有问题,达到了预期效果。本论文未在云平台技术进行能力扩容和自动化监控系统维护管理方面做研究,后续本人将在现有工作成果的基础上,对上述两方面进一步研究、设计并实施,以求取得更加显著的效果。
IPTV智能推荐系统的设计与研究
这是一篇关于智能推荐系统,收视数据分析,IPTV的论文, 主要内容为随着信息技术和互联网的不断发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入信息过载的时代。作为新媒体行业突出代表的IPTV(交互式网络电视)由于其人性化的交互和实时性的体验,逐渐使用户从后仰式观看习惯变成前倾式观看习惯。作为IPTV的从业人员,如何有效利用大数据分析的结果,让平台内的信息脱颖而出,受到用户的关注;如何使用户从大量信息中获取其感兴趣的信息,为用户提供高品质的个性化服务,是本文的主要研究方向。本研究深入分析新媒体环境下智能推荐的相关应用平台,通过对IPTV平台上的产品相关数据统计、用户行为数据统计以及付费产品数据统计等需求的研究,探索智能推荐系统的创新设计与实现。首先针对智能推荐数据的结构提出设计方案,利用搜索引擎通过网络快速响应客户端的搜索请求,以实现用户对于节目、回看、入口以及信息关联等内容的搜索服务。然后,基于对平台最重要的用户行为数据,利用微软公司的SSIS去设计数据采集程序并对数据进行分析和处理;同时应用ASP.NET技术,将分析产生的结果,利用网页呈现出来,有利于推荐系统下一步工作的实现。最后通过多种算法模型,实现在终端对用户进行智能推荐,同时解决推荐系统中的冷启动问题。通过实际业务环境的应用验证,证实设计的正确性和有效性。本文的研究可为IPTV平台的管理层提供准确的数据分析,为管理者的决策提供充分的数据支持;同时为用户提供高品质的个性化服务提供强有力支撑。
基于注意力机制的深度推荐模型的研究与应用
这是一篇关于IPTV,深度学习,注意力机制,Transformer的论文, 主要内容为为了解决互联网中的信息过载问题,推荐系统已经被广泛地运用于各种应用中,例如视频网站、电商平台等。从数字电视发展而来,IPTV使观众能够以更方便、更高效的方式访问多媒体内容。尤其是,IPTV提供的交互式服务,使得观众能够在任何时候观看优选的内容。然而,随着可用内容的不断增加,IPTV也面临着“用户选择困难”的窘境。因此,IPTV运营商发展推荐系统向观众提供个性化服务。本文以面向IPTV应用的推荐模型为主要研究内容,使用了深度学习中的注意力机制来构建相应的推荐模型。具体来讲,针对IPTV应用中的隐式反馈问题,提出了模型Transformer with Fusion对用户的行为序列建模;针对IPTV账户由家庭用户共享的问题,提出了模型Trans-LSTP对用户的行为序列建模。论文主要完成了以下三个方面的工作。1.根据用户的序列行为,本文提出了基于Transformer和MLP的Transformer with Fusion,来解决IPTV应用中根本不存在显示反馈、而存在大量隐式反馈的问题。具体而言,基于Transformer的语义层对用户的历史顺序行为进行建模,并将目标影片进行解码来获得用户的语义偏好;融合层捕获用户的语义偏好与目标电影之间的线性和非线性相关性。该方法已经在IPTV应用在线推荐系统中得到验证。同时,Movielens数据集和Amazon Product数据集的实验结果也证明了该方法的有效性。2.本文提出了一种名为Trans-LSTP的模型,来解决IPTV账户通常由一组家庭用户共享、而每个家庭成员的偏好可能有所不同的问题。为了更动态地了解家庭用户的偏好,该模型介绍了家庭用户的长期偏好和当前用户的短期兴趣。尽管每个家庭成员的喜好都不尽相同,但本文认为,每个家庭成员都会受到家庭的影响,选择符合大众口味的影视作品。Transformer中的注意力机制自动分配物品的权重,以动态捕获长期和短期兴趣。同时,分层设计将长期和短期偏好自适应地组合在一起,并注意它们对每个成员的不同影响。Amazon数据集和子类别数据集的实验结果还表明,该方法的性能超过了所有基线模型。3.为了在IPTV应用的在线推荐系统中运行模型,本文还研究了推荐系统中的深度推荐模型的实践,包括数据预处理和特征工程,模型训练和存储,模型部署和推理,这是工业推荐系统的重要组成部分。
面向IPTV的混合式自适应推荐系统关键技术研究与实现
这是一篇关于推荐系统,个性化服务,IPTV,机器学习,递度下降的论文, 主要内容为IPTV作为新一代有线数字电视产品,自从进入中国以来,用户量增长迅速。根据权威机构IDC的预测,到2009年底,中国IPTV用户量将达到460万,而到2013年,这数字将增长到1310万,并将进入一个井喷式的发展。 IPTV的主要优势在于其良好的互动性。通过IPTV,用户将在“IP机顶盒+电视机”上告别单一被动的节目接收,走向更为丰富多彩的互动数字娱乐生活。内容服务提供商可以在IPTV上提供大量高质量的数字图像、视频、音频、游戏、远程教育、广告等内容。在这种环境下,大量的信息容易让用户产生信息迷失。因此为用户提供精准高质的个性化服务成为一种迫切的需求。目前世界范围内对个性化服务的研究主要归为对推荐系统的研究范畴。 文章首先深入分析现有推荐系统算法所存在的不足,其中包括新用户问题以及混合式过滤算法所采用的固定混合比造成的推荐质量下降等问题。作者针对这些问题展开研究讨论。 首先针对新用户问题,文章提出了基于人口属性的协作过滤算法,这个算法将人口属性信息相似度引入协作过滤算法,并和PCC计算所得相似度进行混合得到新的相似度。采用这个相似度计算最近邻并产生推荐。实验分析表明,文章提出的基于人口属性的协作过滤在用户评分稀少,用户profile稀疏的时候能够有效提高推荐质量。 之后针对传统混合式推荐系统造成推荐质量下降问题,提出了基于递度下降的混合式自适应推荐算法。本算法引入自学习机制,让系统自动调整混合式推荐系统的混合比。实验表明,这个算法在一定程度上提高了推荐精度,并且不增加过多的额外计算时间。 文章的第三个成果是通过对IPTV平台特性的分析,以及将它同现有以个人电脑为终端的推荐系统的比较,总结出面向IPTV的推荐系统所应该具有的特性:用户零学习成本、用户零额外操作。针对这个特性,文章设计了一个用户喜好挖掘算法,通过分析用户的访问日志,自动获取用户的喜好。经过系统一年的线上运行,证明此算法运行效果良好。
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