基于流数据的医保欺诈实时检测可视化系统的研究与设计
这是一篇关于医疗保险,流数据,可视化,医保欺诈检测,系统架构,微服务的论文, 主要内容为医疗保险作为社会保障的重要的一环,在全民健康保健方面发挥了至关重要的作用。然而自医疗保险医疗制度实施以来,骗取医保基金的行为不断出现,严重侵犯他人利益和妨碍我国医疗保险政策的长期可持续发展。医疗事件流数据具有数据量大、产生快速以及变化频繁的特点。如何从量大、快速和时变的流数据中实时发现医疗违规行为,传统的处理方式已经不能解决实际的问题。本文在实时流数据计算引擎研究的基础上,对医疗事件流数据的实时检测识别、场景可视化监控以及基于微服务的系统架构方法进行了深入的探讨,设计并实现基于流数据的医保欺诈实时检测可视化系统,为医保领域的欺诈行为实时检测以及可监控提供有效的实践方法。论文的主要工作如下:(1)流数据的处理。医疗保险数据是由数千计医疗事件持续生成的流数据,本文采用流数据框架实时计算方式实现对医保欺诈行为的监控追踪,基于Kafka数据总线构建实时数仓模型来保证流数据的实时传输与存储,为欺诈违规行为的检测处理提供数据源。(2)检测算法集成。由于欺诈行为不是一成不变的,便捷地集成检测算法是应对欺诈行为变化的需要。论文深入分析了面向领域的算法集成流程,在流数据处理的基础上,提出了一种基于数据集的算法集成框架,通过对集成结构动态配置完成检测算法与数据源以及计算结果集与结果展现之间的映射关系的动态绑定,解决算法数据源以及结果展现数据源的适配问题,从而保证欺诈行为的实时检测得以实现。(3)数据的可视化。为了迅速理解欺诈检测所获得的数据的背后含义,需要对检测数据实体进行解析、传输与可视化展示。论文确定了欺诈检测行为展现的内容。基于接口隔离原则构建了可视化展现模型,进行数据处理逻辑与数据的展现解耦,实现数据展现的复用性和通用性。采用节点编程定义图层与图层之间的交互行为,完成欺诈数据的实时展示与多维度深度钻取。(4)系统总体设计与关键技术。围绕医疗保险领域欺诈检测动态变化的特点,基于软件复用的理念,进行了系统总体结构、技术架构、开发模式以及功能集成架构的设计。对系统集成、应用集成、可视化交互服务进行了详细的设计并对关键技术进行实现,主要包括基于中间件监控的流数据实时解析传输处理,适应流数据特性的算法泛化应用改进,采用节点编程技术完成不同层次划分的深度钻取可视化交互操作以及利用微服务框架完成组件间的协同工作响应与监控。(5)原型系统实现。在上述工作基础上,对原型系统进行实现。系统运行结果表明了系统架构方法的可行性和有效性。
基于Kafka的数字航道流数据处理与应用技术
这是一篇关于Kafka,数字航道,流数据,GeoMesa的论文, 主要内容为近些年来,随着信息化技术的快速发展,航道管理已经进入了数字航道时代。数字航道作为航道数字化发展的产物,包含了各种各样的航道数据,航标、水位、船舶AIS和气象等。如何高效地采集和整合各种航道数据,增强数据资源的综合利用能力,是当前数字航道研究的重点。由于航道数据大多是实时采集的,而且随时间延续数据将无限增长,具有典型的流数据特征。因此,利用最新的流数据技术对数字航道的数据进行处理,能够十分显著地提高效率和稳定性,无论是对数字航道监管应用还是后续的航道大数据分析都具有极其重要的意义。本文以Kafka为核心,结合GeoMesa、Geo Server以及Hadoop大数据生态圈技术,针对具有时空特性的数字航道流数据的处理与应用问题展开了深入研究。从数字航道流数据的接入、处理、存储、展示到应用,设计并实现了一套完整的技术方案。本文完成的主要工作包括:(1)针对数字航道多源异构数据特点,基于Kafka Connector设计和实现了各种数据连接器,实现了多种不同来源数字航道数据的接入,并统一利用Kafka作为数据缓存,实现各类数据的高效整合。(2)针对AIS、航标、水位、气象等各种航道数据的特点,基于Kafka消费者接口,结合GeoMesa时空索引技术,对Kafka数据缓存中的流数据进行解析和分流处理。一方面,将所有数据存入大数据平台的HBase数据库中作为历史数据,用于离线数据展示和分析。另一方面将各类最新的流数据持续更新到一个新的应用Kafka消息系统的各个主题中,用作实时流数据应用基础。(3)基于Geo Server地理服务器,实现应用Kafka实时航道流数据和HBase历史航道数据的服务器端可视化地图发布。基于Ksql DB的流事件数据库,将应用Kafka内的各类实时流数据进行转换,形成服务器端的流数据服务,同时提供各类航道实时数据查询的Restful接口。(4)基于Open Layers和Vue.js等前端技术,调用地图服务和实时数据查询接口,实现航道流数据在前端的展示和应用。本文针对数字航道的实践需求,提出了基于Kafka的数字航道流数据处理和应用方案,可有效解决当前普遍存在的数据丢包、数据处理缓慢以及不便进行大数据分析等问题,对数字航道的改进和进一步完善有实际工程意义和良好的应用价值。
基于流数据的医保欺诈实时检测可视化系统的研究与设计
这是一篇关于医疗保险,流数据,可视化,医保欺诈检测,系统架构,微服务的论文, 主要内容为医疗保险作为社会保障的重要的一环,在全民健康保健方面发挥了至关重要的作用。然而自医疗保险医疗制度实施以来,骗取医保基金的行为不断出现,严重侵犯他人利益和妨碍我国医疗保险政策的长期可持续发展。医疗事件流数据具有数据量大、产生快速以及变化频繁的特点。如何从量大、快速和时变的流数据中实时发现医疗违规行为,传统的处理方式已经不能解决实际的问题。本文在实时流数据计算引擎研究的基础上,对医疗事件流数据的实时检测识别、场景可视化监控以及基于微服务的系统架构方法进行了深入的探讨,设计并实现基于流数据的医保欺诈实时检测可视化系统,为医保领域的欺诈行为实时检测以及可监控提供有效的实践方法。论文的主要工作如下:(1)流数据的处理。医疗保险数据是由数千计医疗事件持续生成的流数据,本文采用流数据框架实时计算方式实现对医保欺诈行为的监控追踪,基于Kafka数据总线构建实时数仓模型来保证流数据的实时传输与存储,为欺诈违规行为的检测处理提供数据源。(2)检测算法集成。由于欺诈行为不是一成不变的,便捷地集成检测算法是应对欺诈行为变化的需要。论文深入分析了面向领域的算法集成流程,在流数据处理的基础上,提出了一种基于数据集的算法集成框架,通过对集成结构动态配置完成检测算法与数据源以及计算结果集与结果展现之间的映射关系的动态绑定,解决算法数据源以及结果展现数据源的适配问题,从而保证欺诈行为的实时检测得以实现。(3)数据的可视化。为了迅速理解欺诈检测所获得的数据的背后含义,需要对检测数据实体进行解析、传输与可视化展示。论文确定了欺诈检测行为展现的内容。基于接口隔离原则构建了可视化展现模型,进行数据处理逻辑与数据的展现解耦,实现数据展现的复用性和通用性。采用节点编程定义图层与图层之间的交互行为,完成欺诈数据的实时展示与多维度深度钻取。(4)系统总体设计与关键技术。围绕医疗保险领域欺诈检测动态变化的特点,基于软件复用的理念,进行了系统总体结构、技术架构、开发模式以及功能集成架构的设计。对系统集成、应用集成、可视化交互服务进行了详细的设计并对关键技术进行实现,主要包括基于中间件监控的流数据实时解析传输处理,适应流数据特性的算法泛化应用改进,采用节点编程技术完成不同层次划分的深度钻取可视化交互操作以及利用微服务框架完成组件间的协同工作响应与监控。(5)原型系统实现。在上述工作基础上,对原型系统进行实现。系统运行结果表明了系统架构方法的可行性和有效性。
基于Kafka的数字航道流数据处理与应用技术
这是一篇关于Kafka,数字航道,流数据,GeoMesa的论文, 主要内容为近些年来,随着信息化技术的快速发展,航道管理已经进入了数字航道时代。数字航道作为航道数字化发展的产物,包含了各种各样的航道数据,航标、水位、船舶AIS和气象等。如何高效地采集和整合各种航道数据,增强数据资源的综合利用能力,是当前数字航道研究的重点。由于航道数据大多是实时采集的,而且随时间延续数据将无限增长,具有典型的流数据特征。因此,利用最新的流数据技术对数字航道的数据进行处理,能够十分显著地提高效率和稳定性,无论是对数字航道监管应用还是后续的航道大数据分析都具有极其重要的意义。本文以Kafka为核心,结合GeoMesa、Geo Server以及Hadoop大数据生态圈技术,针对具有时空特性的数字航道流数据的处理与应用问题展开了深入研究。从数字航道流数据的接入、处理、存储、展示到应用,设计并实现了一套完整的技术方案。本文完成的主要工作包括:(1)针对数字航道多源异构数据特点,基于Kafka Connector设计和实现了各种数据连接器,实现了多种不同来源数字航道数据的接入,并统一利用Kafka作为数据缓存,实现各类数据的高效整合。(2)针对AIS、航标、水位、气象等各种航道数据的特点,基于Kafka消费者接口,结合GeoMesa时空索引技术,对Kafka数据缓存中的流数据进行解析和分流处理。一方面,将所有数据存入大数据平台的HBase数据库中作为历史数据,用于离线数据展示和分析。另一方面将各类最新的流数据持续更新到一个新的应用Kafka消息系统的各个主题中,用作实时流数据应用基础。(3)基于Geo Server地理服务器,实现应用Kafka实时航道流数据和HBase历史航道数据的服务器端可视化地图发布。基于Ksql DB的流事件数据库,将应用Kafka内的各类实时流数据进行转换,形成服务器端的流数据服务,同时提供各类航道实时数据查询的Restful接口。(4)基于Open Layers和Vue.js等前端技术,调用地图服务和实时数据查询接口,实现航道流数据在前端的展示和应用。本文针对数字航道的实践需求,提出了基于Kafka的数字航道流数据处理和应用方案,可有效解决当前普遍存在的数据丢包、数据处理缓慢以及不便进行大数据分析等问题,对数字航道的改进和进一步完善有实际工程意义和良好的应用价值。
在线广告投放平台的设计与实现
这是一篇关于程序化交易,实时竞价,广告投放,流数据,数据处理的论文, 主要内容为在现如今的社会生活中,基于程序化交易的自动化广告投放业务发展迅速,大规模的在线广告投放平台的出现使得广告投放之间的竞争越来越激烈。一些小的企业没有自己的广告投放平台,需要依托第三方平台,无法获得效益。另一方面,有了自己的广告投放平台,对自己的广告下发做不到控量,导致没有价值的广告下发下去,用户并没有浏览和点击。除此之外,程序化广告的出价方式比较落后,对每条广告有着固定价格,增加广告投放平台的成本浪费。论文选题来源于实习公司的广告平台项目,随着大数据的快速发展,行业的领军者在广告业务的研究也相当成熟。为了满足公司不断激增的业务量,针对当前广告投放存在的问题,结合公司具体的业务场景,为帮助公司获得高额利润,参与并进行了广告投放平台的设计与实现。dsp(Demand-Side Platform)广告投放平台在业界通常被称作需求方平台,目的是选取一条价值最高(最适合投放)的广告去投放到广告交易平台,提供一种自动化选取广告的设计方案从而实现广告投放平台的分析与设计,完成公司内部广告投放平台。其主要工作如下:(1)分析并研究广告平台的相关资料,决定本文所采取的具体技术和手段,之后对在线广告投放平台的功能性需求和非功能性需求进行设计,结合广告平台相关技术和需求分析,对本项目的主要的功能进行概要设计和详细设计。(2)研究中采取spring框架,在对广告进行过限流后,选出一条价值最高的广告去参与投放。在本项目中数据的处理主要采用大数据流处理技术,提高广告数据的实时性,基于大数据的实时计算和离线数仓保证数据的准确度,为广告筛选提供数据保证。(3)在实际项目开发,研究并使用任务调度平台来完成项目中任务的定时调度,更好进行数据处理,同时使用可视化工具对系统的非功能性测试进行良好的设计与分析。本项目已经在公司内部进行实施,并且功能还在不断迭代,我在该项目所做的工作,保障了该项目的完整运行,各功能模块达到预期,系统执行效益也得到验证,为公司内部投放广告降低成本,提高效益。该项目由于在本公司首次开发,未来还有很大发展空间,比如支持更多的广告形式、提升更改的数据处理能力,广告投放的精准度还有很大的改善空间。在不久的将来,可以基于该平台更好地完成广告交易平台和广告数据管理平台的实现。
差分隐私保护下的流数据更新估计研究
这是一篇关于隐私保护,差分隐私,流数据,梯度下降的论文, 主要内容为当今大数据时代机器学习技术发挥了重要的作用,在图像识别、推荐系统和自然语言处理等领域都取得了令人瞩目的成功,这部分归功于用于训练机器学习模型的数据集。然而这些数据集很可能包含个人的敏感信息,直接发布数据或是将数据用于训练模型存在隐私泄露的风险。因此,如何在保护用户隐私的前提下更加有效的挖掘和利用数据是亟待解决的问题。差分隐私技术是针对隐私泄露问题的一种有效手段,通过在查询结果上添加满足一定分布的噪声,使得攻击者无法判断某个用户是否在数据集里,即便该攻击者具备较强的背景知识。本文聚焦流数据的参数估计问题:针对流数据大量、快速、实时到达和一经处理便不再保存的特点,无法使用全部的数据集去估计参数。本文利用在线更新的思想估计流数据的参数,即每次更新只使用以往数据的统计量和当前批数据,并结合差分隐私技术保护用户隐私。本文的主要研究内容和成果具体如下:首先,比较了分别使用(ε,δ)-差分隐私和高斯差分隐私的高斯机制达到相同的隐私保护效果所需添加噪声的方差,结果表明,在ε较大时两种差分隐私机制添加噪声基本相同,而较小时使用高斯差分隐私的高斯机制添加的噪声显著更小。其次,提出了差分隐私保护下的流数据参数更新算法,在新的一批数据到达后,仅使用这批数据对参数做一次梯度下降更新。这里用一个梯度裁剪参数对较大的样本点的梯度进行裁剪,以便控制敏感度;基于上述比较选择使用高斯差分隐私的高斯机制在梯度上添加正态分布噪音,使整个更新步骤满足差分隐私。最后,给出了整个算法的隐私保护效果,本文利用高斯差分隐私的平行分解定理,整个算法相当于多个作用于不同数据集的隐私机制的组合,组合之后的隐私预算由隐私效果最差的单个机制决定。比起其他算法,该算法以较小的隐私预算实现了良好的隐私保护效果。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,通过合理的选择裁剪参数值,该算法能够获得和不加噪声的情况下几乎相同的准确率,说明本文的算法兼顾了隐私保护和数据可用性。
差分隐私保护下的流数据更新估计研究
这是一篇关于隐私保护,差分隐私,流数据,梯度下降的论文, 主要内容为当今大数据时代机器学习技术发挥了重要的作用,在图像识别、推荐系统和自然语言处理等领域都取得了令人瞩目的成功,这部分归功于用于训练机器学习模型的数据集。然而这些数据集很可能包含个人的敏感信息,直接发布数据或是将数据用于训练模型存在隐私泄露的风险。因此,如何在保护用户隐私的前提下更加有效的挖掘和利用数据是亟待解决的问题。差分隐私技术是针对隐私泄露问题的一种有效手段,通过在查询结果上添加满足一定分布的噪声,使得攻击者无法判断某个用户是否在数据集里,即便该攻击者具备较强的背景知识。本文聚焦流数据的参数估计问题:针对流数据大量、快速、实时到达和一经处理便不再保存的特点,无法使用全部的数据集去估计参数。本文利用在线更新的思想估计流数据的参数,即每次更新只使用以往数据的统计量和当前批数据,并结合差分隐私技术保护用户隐私。本文的主要研究内容和成果具体如下:首先,比较了分别使用(ε,δ)-差分隐私和高斯差分隐私的高斯机制达到相同的隐私保护效果所需添加噪声的方差,结果表明,在ε较大时两种差分隐私机制添加噪声基本相同,而较小时使用高斯差分隐私的高斯机制添加的噪声显著更小。其次,提出了差分隐私保护下的流数据参数更新算法,在新的一批数据到达后,仅使用这批数据对参数做一次梯度下降更新。这里用一个梯度裁剪参数对较大的样本点的梯度进行裁剪,以便控制敏感度;基于上述比较选择使用高斯差分隐私的高斯机制在梯度上添加正态分布噪音,使整个更新步骤满足差分隐私。最后,给出了整个算法的隐私保护效果,本文利用高斯差分隐私的平行分解定理,整个算法相当于多个作用于不同数据集的隐私机制的组合,组合之后的隐私预算由隐私效果最差的单个机制决定。比起其他算法,该算法以较小的隐私预算实现了良好的隐私保护效果。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,通过合理的选择裁剪参数值,该算法能够获得和不加噪声的情况下几乎相同的准确率,说明本文的算法兼顾了隐私保护和数据可用性。
差分隐私保护下的流数据更新估计研究
这是一篇关于隐私保护,差分隐私,流数据,梯度下降的论文, 主要内容为当今大数据时代机器学习技术发挥了重要的作用,在图像识别、推荐系统和自然语言处理等领域都取得了令人瞩目的成功,这部分归功于用于训练机器学习模型的数据集。然而这些数据集很可能包含个人的敏感信息,直接发布数据或是将数据用于训练模型存在隐私泄露的风险。因此,如何在保护用户隐私的前提下更加有效的挖掘和利用数据是亟待解决的问题。差分隐私技术是针对隐私泄露问题的一种有效手段,通过在查询结果上添加满足一定分布的噪声,使得攻击者无法判断某个用户是否在数据集里,即便该攻击者具备较强的背景知识。本文聚焦流数据的参数估计问题:针对流数据大量、快速、实时到达和一经处理便不再保存的特点,无法使用全部的数据集去估计参数。本文利用在线更新的思想估计流数据的参数,即每次更新只使用以往数据的统计量和当前批数据,并结合差分隐私技术保护用户隐私。本文的主要研究内容和成果具体如下:首先,比较了分别使用(ε,δ)-差分隐私和高斯差分隐私的高斯机制达到相同的隐私保护效果所需添加噪声的方差,结果表明,在ε较大时两种差分隐私机制添加噪声基本相同,而较小时使用高斯差分隐私的高斯机制添加的噪声显著更小。其次,提出了差分隐私保护下的流数据参数更新算法,在新的一批数据到达后,仅使用这批数据对参数做一次梯度下降更新。这里用一个梯度裁剪参数对较大的样本点的梯度进行裁剪,以便控制敏感度;基于上述比较选择使用高斯差分隐私的高斯机制在梯度上添加正态分布噪音,使整个更新步骤满足差分隐私。最后,给出了整个算法的隐私保护效果,本文利用高斯差分隐私的平行分解定理,整个算法相当于多个作用于不同数据集的隐私机制的组合,组合之后的隐私预算由隐私效果最差的单个机制决定。比起其他算法,该算法以较小的隐私预算实现了良好的隐私保护效果。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果表明,通过合理的选择裁剪参数值,该算法能够获得和不加噪声的情况下几乎相同的准确率,说明本文的算法兼顾了隐私保护和数据可用性。
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