网络安全热点分析系统的研究与开发
这是一篇关于安全热点,主题模型,趋势分析,建造主题链的论文, 主要内容为当前互联网的迅猛发展,使得互联网的应用渗透到了各行各业,为人们的生活提供了极大的便利,因为互联网的虚拟性,为网络犯罪提供了便利,利用互联网的漏洞来进行攻击等等。当前主流的网络安全热点分析系统的研究和开发主要是基于自然语言处理技术,里面分析热点的关键方法是基于主题模型的LDA模型[4]和N-gram模型[7]从海量数据中提取重点信息。用自然语言处理技术来进行网络安全热点分析,得到的热点准确性较高,现在流行的无监督学习方法更是方便可行,不用人工手动去分类,而是通过一系列的训练数据自动进行识别分类,提高了分类的准确性和效率。 本论文的主要描述了网络安全热点分析的一种方法——基于主题模型的网络安全热点识别方法。首先,需要用网络爬虫技术来将海量数据按照规则爬取下来；其次,用基于LDA模型[4]和基于N-gram模型[7]主题模型来提取海量数据的主题,主题即是海量数据背后隐藏的核心观点；接着,分析主题部分采用了建造主题链和趋势分析两种方法对比效果,目的是一样的要找到热点,但是两者的侧重点不同,趋势分析部分需要引入时间的维度进行分析；最后,采用WiGis[3]工程来实现每个主题链的可视化。 本论文的另外一个主要工作是开发出一款基于主题模型的网络安全热点分析的框架系统。本文设计与实现的系统分为了B/S与C/S两种架构相结合的模式。使用了J2EE技术下的MVC开发框架结构,并使用了开源的SSH (Spring、 Struts、 Hibernate)作为系统框架结构。该系统使用多线程技术,提高了系统整体的执行效率。该框架系统运用了多模块化设计方式,因此具有良好地可扩展性。系统运行中的爬虫技术、主题模型提取主题、建造主题链和趋势分析安全热点走向、可视化实验结果等等都可以通过配置进行修改。 通过分析大量网络安全数据信息来对系统功能进行测试,经过分析该系统可以提取到比较准确的主题和主题链,通过趋势分析模块可以较清晰看到主题随着时间变化情况。系统是通过各模块的协调配合,实现了从大量网络数据中提取到比较准确的安全热点,但是今后的工作会继续完善系统功能,通过技术改进实现更多的功能。
基于区块链监测疫苗的设计与研究
这是一篇关于区块链,疫苗,生命周期,质量,趋势分析,预警的论文, 主要内容为频繁发生的疫苗问题给社会带来了恶劣的影响。虽然质监部门加大了对疫苗的质量管控力度,然而,疫苗问题却没有得到根本改善,原因主要在于:疫苗很容易受环境影响而失效。疫苗涉及多个流转环节,容易出现疏漏;疫苗涉及多方参与对象,如果大家沟通、协调不好,也会导致疫苗失效;疫苗数量较多、金额较大,不法分子会寻找疫苗监测系统的漏洞。目前,疫苗监测系统主要采用C/S或B/S的中心型网络架构。在该疫苗监测系统中,各个网络节点地位不平等。监管部门处于中心地位,其能够操控中心服务器,其具有信息发布和信息修改的最大权限,而其它网络节点通常只有信息访问的权限。这样的疫苗监测系统存在信息不公开、可篡改等问题。与传统的中心型网络架构C/S或者B/S不同,区块链是一种没有中心节点,各个网络节点地位平等,信息需要所有网络节点集体进行验证和维护,信息不可篡改的分布式数据库。区块链不依赖于某个组织或者个人,将所有信息公开记录在“公共账本”上,广大民众也可以参与到共享账本的维护中。区块链对于环节较多、参与方较多的业务有很大的竞争优势。无论是呈现给广大民众,还是配合国家做重要产品的追溯、召回等,区块链都能提供非常好的解决方案。本文区块链疫苗监测系统是在Linux操作系统下,采用Solidity开发工具,在公有链以太坊平台上建立P2P对等网络,在Dapp的开发框架Truffle的开发环境下,先根据由需求分析得到的产品文档,设计UI图形界面;然后开发程序;再测试疫苗监测系统的性能;最后进入运维阶段。当前核心设计工作包括:设计闭环监控疫苗全生命周期的监测功能模块;设计预测疫苗问题并提前预警的预警功能模块;设计生成监测疫苗的监测报告。系统测试时,在Truffle框架的命令行中输入Truffle.init验证新的项目conference是否生成;输入Trffle.list验证是否新建了了目录结构;输入Truffle.deploy将智能合约部署到以太坊上;输入Truffle.complie命令,确认是否正常编译,输入Truffle.test命令功能模块(数据采集模块、数据分析模块、数据预警模块)的实现情况。经过仿真测试,本文区块链疫苗监测系统设计基本合理,软件在网络分布式环境中运行稳定,人机界面简洁、友好,具有良好的应用前景和实用价值。该疫苗监测系统可以威慑不法分子,从而大幅度减少甚至杜绝恶性疫苗事件。
基于遥感技术的西安市热舒适变化及影响因素分析
这是一篇关于西安市,热舒适,时空变化,趋势分析,影响因素的论文, 主要内容为在全球气候变化背景下,城市化进程迅速发展,越来越多的人涌入城市。在气候变化和城市化进程的共同作用下,城市热岛现象越来越普遍,并逐渐趋于常态化,对城市绿色可持续发展的不良影响日益突出。为减弱城市热岛效应的影响,改善城市居民居住环境品质,促进城市的高质量发展显得尤为重要。因此,大尺度、高效研究城市热舒适及其影响因素,对于改善城市人居环境及后续城市可持续协调发展具有十分重要的意义。本研究以陕西省省会城市——西安市为研究区域,应用Google Earth Engine云遥感处理平台调取Landsat 8系列遥感卫星数据,应用Pearson相关分析、地理探测器等分析方法,对西安市2015年、2017年、2019年和2021年的城市热舒适时空变化及影响因素进行分析。首先,基于Google Earth Engine平台调用Landsat 8遥感影像数据反演地表温度和归一化水汽指数,并计算西安市四年不同季节的热舒适指数,对此归一化后通过均值-标准差进行热舒适等级分类,通过可视化方法揭示不同热舒适等级的时空格局变化特征,再结合转移矩阵分析不同季节不同舒适等级面积间的动态转换及变化特征,并应用Slope趋势分析法进行趋势分析。最后应用Pearson相关分析和地理探测器方法探讨了影响热舒适的驱动力因素和影响程度。主要研究结论如下:(1)西安市的四季热舒适性整体较高,四季热舒适等级像元占比中,“更舒适”的像元百分比占比均较少,舒适范围主要集中在“舒适”和“较舒适”。西安市秦岭北坡以北地区夏季的舒适性低于其他三季。热舒适空间分布南北差异显著,春、秋、冬季南部秦岭山区舒适性低于北部平原地区;夏季南部秦岭山区舒适性高于北部平原地区。综合来说,西安市夏季和冬季舒适性较低,春季和秋季更适合户外活动。(2)从西安市四季不同热舒适等级土地转移变化数据中可以看出,热舒适等级分布呈正态分布,舒适等级主要集中在舒适、较舒适和较不舒适等级,并且四年间较不舒适和不舒适等级面积转出较多,说明西安市热舒适正在逐渐向好发展。(3)西安市春季、秋季、冬季三季修正温湿指数(Modified Temperature-humidity Index,MTHI)均值呈减少趋势的像元占比多于呈增大趋势的像元,秋季减少趋势的像元占比最大,为95.71%;夏季修正温湿指数均值呈增大趋势的像元占比多于呈减少趋势的像元,夏季增大像元占比为62.23%。春季呈增加趋势的像元主要分布西安市主城区、鄠邑区、周至县等北部平原地区;夏季呈减少趋势的像元零散分布于平原地区;秋季呈增加趋势的区域较少;冬季呈增加趋势的像元主要分布于平原区中部和东北部分地区。(4)通过Pearson相关性分析,热舒适空间分布与气温、相对湿度、风速、人口和夜间灯光呈正相关,相关性系数分别为0.86、0.44、0.33、0.27、0.58;与NDVI呈负相关,相关性系数为-0.65。其中,热舒适空间分布与气温呈高度相关,关系最为密切。(5)在探究西安市热舒适空间分布的影响因素中,因子解释力大小排序:气温(0.700)>人口(0.606)>夜间灯光(0.588)>NDVI(0.505)>湿度(0.198)>风速(0.111)。因子交互作用探测结果中的主要类型为双因子增强,其中气温在因子交互中作用十分明显,其与NDVI的双因子增强作用最为显著。生态探测进一步说明人口、夜间灯光和NDVI对研究区热舒适空间分布影响较大。
基于文献计量和知识图谱的文本挖掘研究主题群识别与趋势分析
这是一篇关于文本挖掘,文献计量,知识图谱,研究热点,趋势分析的论文, 主要内容为文本挖掘的处理对象为文本数据,主要目的为抽取潜在的有价值的信息和知识,它是一种新兴的知识发现技术,在多个领域具有很高的应用价值,因此对我国文本挖掘技术的研究现状进行梳理显得很有必要。传统的内容分析法需要查找的内容多、耗时长,尽管可以得出结论,但整体研究的效率得以降低。而文献计量法却因为入门简单,结果科学全面而受到研究学者的重用。随着大数据时代的到来,CiteSpace等可视化软件应运而生,再结合SPSS等专业统计分析软件,文献计量法借助这些新兴软件也可以对文本数据进行一个更深层次的挖掘。本文的研究对象是文本挖掘,对中国知网数据库近二十年来以“文本挖掘”为主题的期刊文献进行研究分析。除了传统的计量方法外,本文引入CiteSpace、Ucinet、SPSS、R语言可视化工具,直观清晰地展现文献年代分布、作者之间的合作以及核心期刊构成情况,并通过对论文摘要和关键词中的高频主题词进行聚类与多维尺度分析,直观展示研究热点内容。最后对关键词进行突现词检测,结合文献数量变化进行趋势分析,得到未来发展过程中具备发展潜力的关键技术以及新兴应用领域。通过本文的研究可以帮助相关学者和专家认识到我国文本挖掘技术的研究现状、研究热点的变迁以及发展趋势,为研究和学习文本挖掘的个人和机构提供知识导航,进而推动我国文本挖掘技术的研究。
网络安全热点分析系统的研究与开发
这是一篇关于安全热点,主题模型,趋势分析,建造主题链的论文, 主要内容为当前互联网的迅猛发展,使得互联网的应用渗透到了各行各业,为人们的生活提供了极大的便利,因为互联网的虚拟性,为网络犯罪提供了便利,利用互联网的漏洞来进行攻击等等。当前主流的网络安全热点分析系统的研究和开发主要是基于自然语言处理技术,里面分析热点的关键方法是基于主题模型的LDA模型[4]和N-gram模型[7]从海量数据中提取重点信息。用自然语言处理技术来进行网络安全热点分析,得到的热点准确性较高,现在流行的无监督学习方法更是方便可行,不用人工手动去分类,而是通过一系列的训练数据自动进行识别分类,提高了分类的准确性和效率。 本论文的主要描述了网络安全热点分析的一种方法——基于主题模型的网络安全热点识别方法。首先,需要用网络爬虫技术来将海量数据按照规则爬取下来；其次,用基于LDA模型[4]和基于N-gram模型[7]主题模型来提取海量数据的主题,主题即是海量数据背后隐藏的核心观点；接着,分析主题部分采用了建造主题链和趋势分析两种方法对比效果,目的是一样的要找到热点,但是两者的侧重点不同,趋势分析部分需要引入时间的维度进行分析；最后,采用WiGis[3]工程来实现每个主题链的可视化。 本论文的另外一个主要工作是开发出一款基于主题模型的网络安全热点分析的框架系统。本文设计与实现的系统分为了B/S与C/S两种架构相结合的模式。使用了J2EE技术下的MVC开发框架结构,并使用了开源的SSH (Spring、 Struts、 Hibernate)作为系统框架结构。该系统使用多线程技术,提高了系统整体的执行效率。该框架系统运用了多模块化设计方式,因此具有良好地可扩展性。系统运行中的爬虫技术、主题模型提取主题、建造主题链和趋势分析安全热点走向、可视化实验结果等等都可以通过配置进行修改。 通过分析大量网络安全数据信息来对系统功能进行测试,经过分析该系统可以提取到比较准确的主题和主题链,通过趋势分析模块可以较清晰看到主题随着时间变化情况。系统是通过各模块的协调配合,实现了从大量网络数据中提取到比较准确的安全热点,但是今后的工作会继续完善系统功能,通过技术改进实现更多的功能。
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