基于数据挖掘技术的信息智能存储系统研究

能令决策者满意 ，需要重复 以上数据挖掘
过程。
用 户 界 面 通 常会 用到 可 视 化 技 术 ： 选
择合适的可视化工具 ，通过使用者证实发 现的知识的可靠性 如果不能令使用者满 意 ，需要重复 以上数据挖掘过程 否则可 以将分析所得到的知识集成到业务信息系
统 的 组 织 结 构 中去 。
ＱＵ Ｓ Ｅ Ｔ系统 ，Ｓ 公 司开 发 的 Ｍｉｅ ｅ 系 Ｇｌ ｎＳｔ
整个数据挖掘过程 的６ ％工作量 ， ０ 这也说 明了数据挖掘对数据 的严格要 求。
数据挖掘 ：对所得到 的经过转换 的数 据 进行挖掘 ， 除了进一步 完善挖掘算法外 ，
统都是多模式 的挖掘工具 。 数据分析 工具。数据仓库虽然存有大 量数据 ，但提 供辅助决策的信息需要利用 各种分析 工具 ， 如联机分析 处理（ Ａ ） ＯＬ Ｐ Ｔ
一
者 ，因 此 这
维普资讯
出来 ，并且通过决策支持工具提交给决策
步 骤 任 务 不 仅 是 把 结 果 表 达 出 来 ，还 要 对 信 息 进 行 过 滤 处 理 ，如 果 不
基 数据 掘 术的 于 挖 技 现代物流管理
■ 李其芳 （ 南财 贸学院 昆明 ６０ ２ ） 云 ５２ １
一
流信 息处理的电子化和计算机化 ，把挖掘
到的规 则与物流 管理各方 面有机 地结合 ，
２ 世纪 的物流管理 技术 ， １ 不仅是企业战略
的 “ 务 物 流 ” 而 且 是 向 整 个 社 会 实 现 物 商 ，
就能极 大地提 高企业 的竞争 力 、 随着信息时代的数据量的剧增 ，深化 物流信息管理最有效的方法是在其 中引进 数据 挖掘技术 ，教据挖掘可以从数据 中发 现 趋势和模式 ，人们通过数据挖掘得到的

大数据技术应用在5G网络运维中的探讨分析摘要: 身处5G时代的伟大变革，面对通信技术的迭代升级，结合互联网和通信行业融合技术的发展需求，大数据技术应用已经尤为突出和重要，成为通信运营商捕捉商机的重要手段。

关键词：Big data、采集、存储与管理、分析与挖掘、机器学习引言:随着“大数据”时代的到来，信息成为企业战略资产，市场竞争要求越来越多的数据被长期保存，每天都会从管道、业务平台、支撑系统中产生大量有价值的数据，这些数据有可能被长期埋没而未发挥出其应有的作用。

大数据技术的应用，可以将这些数据的商业价值得到有效开发，为运营商带来巨大的商机。

下面从五个方面进行解析：一、精细化营销在网络时代，基于数据的商业智能应用为运营商带来巨大价值。

通过大数据挖掘和处理，可以改善用户体验，及时准确地进行业务推荐和客户关怀；优化网络质量，调整资源配置；助力市场决策，快速准确确定公司管理和市场竞争策略。

例如，对使用环节如流量日志数据的分析可帮助区分不同兴趣关注的人群，对设置环节如HLR/HSS数据的分析可帮助区分不同活动范围的人群，对购买环节如CRM 的分析可帮助区分不同购买力和信用度的人群，这样针对新的商旅套餐或导航服务的营销案就可以更精准的向平时出行范围较大的人士进行投放。

二、智慧网络运营互联网技术在不断发展，基于网络的信令数据也在不断增长，这给运营商带来了巨大的挑战，只有不断提高网络服务质量，才有可能满足客户的存储需求。

在这样的外部刺激下，运营商不得不尝试大数据的海量分布式存储技术、智能分析技术等先进技术，努力提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量，防止网络堵塞和宕机，为网络改造、优化提供参考，从而提高网络服务质量，提升用户体验。

三、互联网金融通信行业的大数据应用于金融行业目前是征信领域。

例如“招联消费金融公司”即是较好案例。

招商与联通的合作模式主要体现在招商银行有对客户信用评级的迫切需求，而联通拥有大量真实而全面的用户信息。

683文/刘春明随着计算机网络的不断深入发展网络的各种数据和攻击模式层出不穷并以惊人的速度增长使用一般的方法难以对海量的审计数据进行数据的分析数据挖掘技术应用到入侵检测上来有着非常强的适应性利用改进的关联规则算法建立入侵检测系统模型1用关联规则技术建立入侵检测系统模型在上面图1这个模型里系统将从网络中抓取的网络审计数据和从主机中得到的日志数据首先存入知识库这里是一个数据预处理的过程它将审计数据转化成能够被关联规则学习器学习的数据关联规则学习器是一个数据处理过程它输入的是大量的经过预处理的审计数据通过关联规则学习器的学习得到一系列的关联规则并将这些规则存入关联规则库里关联规则学习器可以定义一些条件阈值如最小支持度和置信度等在关联规则库里得到的关联规则与这些条件阈值密切相关依据最小支持度和置信度的大小有强关联规则和弱关联规则最后检测入侵器根据关联规则库里的关联规则对网络数据或者主机数据做出决策响应2改进的关联规则算法基于A pri ori算法存在的问题提出建立入侵检测系统模型的改进算法哈希修剪算法其改进的算法思想如下给定支持度阈值m i n_sup当扫描第k-1次事务数据库D k-1产生哈希表由_过程得到候选项集的集合计算哈希表各元素的统计数扫描数据库D桶计数低于支持度阂值m i n_sup的k-项集不是频繁k-项集同时若某事务的k-项子集不在C k中则该事务不被加入D k+1[Jong]规定哈希表的阈值l i m i t若哈希表满足支持度阈值的元素的个数大于哈希表的闲值l i m i t则建立哈希表否则不利用哈希表由于入侵检测的数据库数据庞大为产生有效的强关联规则我们预先规定轴属性ax i sat t ribute[W enke98][IE E E99]则产生的关联规则必须包含该属性一个好的软件系统应该是面向对象的[Laym an]我们再用U M L语言构建这个算法的类结构根据该算法至少需要两个类即数据类和A p riori类哈希修剪算法在候选集的产生问题上运用散列技术大大缩小了要考察的候选集特别是候选二项集的集合解决了算法执行过程中的一大瓶颈同时C k的大小随着k的增大明显减小因而可设定一个哈希表阂值当考察哈希表不满足该阈值则不使用哈希表此时算法接近于传统的A pri ori算法算法每次扫描数据库产生L k的同时减少了为下次扫描产生L k+1的数据库大小基于数据挖掘的A M G入侵检测系统A M G是一个能处理现实中任何网络数据和入侵检测模型的框架和结构[H oni g]A M G包括四个子系统由网络感应器和入侵侦测部件组成的实时子系统存储数据的数据库平台具有自适应能力模型生成和模型发布功能的入侵检测模型管理子系统管理可视化进行模糊分析预测和标签数据能从多个记录中关联和提取信息的数据分析子系统网络感应器收集网络环境信息并把数据存储到数据库存储在数据库中的数据被使用数据挖掘工具的入侵检测生成模型用来分类网络活动的异常或正常模型一旦被生成会被存储在数据库模型发布部件部署到实时入侵检测器入侵检测器接受部署其上的检测模型和来自网络感应器实时网络侦听数据用模型评价网络侦听数据最终发现入侵行为数据分析系统检索存储在数据库的数据对数据使用完全依赖于特定数据分析系统分析的结果可以存在数据库以备以后使用也可立即通过交互方式展示给用户数据分析系统允许自适应模型生成系统执行有助于部署的入侵检测系统新的入侵检测数据分析系统很容易被融合到高度模块化的A M G系统中自适应模型生成系统使用包括自治组件如A gent的分布式架构产生相互独立的部件用松散网络通讯协议实现部件之间信息交换信息交换使用X M L或其他易于表达和统一格式语言转达数据挖掘技术在智能入侵检测中的应用研究数据挖掘技术在智能入侵检测中的应用研究200.10H k gen candi dat e k-C kk68信息[X M L]1.实时子系统AM G系统由两个基本部件提供实时侦测能力网络感应器S ensor和人侵检测器D et ect o r网络感应器是一个轻量级的进程它收集来自网络的侦听数据流入侵检测器分析来自网络感应器侦听数据流使用入侵检测模型发现入侵A M G系统有许多复杂的基于数据挖掘入侵模型生成方式如使用决策树概率分析统计学习2.数据库平台数据库平台是A M G系统的核心部件它作为所有被网络感应器收集数据的中心存储器模型生成器使用存储其中的数据生成入侵检测模型并且生成模型相关数据也会被存储其中分析部件也会使用其中的数据作为参考现代数据库平台使用关系数据库有时使用数据仓库它能很容易实现数据操作对于创建基于数据挖掘入侵检测模型的训练数据集是至关重要的因为能使用SQ L查询语言检索任意一个数据子集数据库使过去手工进行数据选择枯燥工作实现自动化这个灵活性对大数据量知识发现是至关重要的数据挖掘平台使用X V IL语言同其他模块之间进行信息交流3.入侵检测模型管理子系统A M G系统管理入侵检测模型的建立和发布使用存储在数据挖掘平台上的数据生成模型通过模型发布器部署到入侵检测器A M G模型生成系统被设计成可以使用任何模型生成算法因而模型生成部件可以被视为一个黑盒相当容易嵌入系统架构中这些部件使用训练数据集作为输入生成异常检测模型不同数据模型生成算法需要不同的训练数据集在架构中允许模型生成器通过特定的SQ L查询产生需要的数据集它能够处理任何类型的模型生成算也就是说它的架构是健壮的4.数据分析子系统数据分析子系统任何一个部件从数据库中提取数据对这些数据执行相应的操作然后再把结果返回数据库存储起来在A M G系统之中数据分析子系统使用SQ L查询和数据库进行交互不时检索和插人数据数据分析子系统和A M G系统的其他部分一样使用特定标签t ag X M L文档进行分析当前执行数据分析的部件有可视化客户端模糊预测工具数据标签工具特征提取器对于可视化客户端就不再详细叙述它主要方便客户使用对于入侵检测系统设计而言一个重要的考虑是其效率一个实时系统必须能够对入侵采取及时反映不需要利用太多系统资源使其免受入侵这个对于基于主机的系统特别重要A M G架构强调轻量级的构件和分布式结构重量级资源可以和入侵检测系统分离唯一需要保护的轻量级部件是网络感应器实现了ID S管理资源最小化作者单位中国银行北京市分行编辑/雨露实现政府职能转变建设社会主义和谐社会文/张葆春建立和谐社会的基础社会主义的政治权力是有史以来第一个同时也是保护弱者利益的政权由于弱者在社会关系中处于不利地位他们往往更容易受到强者的伤害更需要得到政治权力的保护我们说社会主义政治权力是属于人民的公共权力它的历史使命是辩证地否定资本主义的政治权力一方面要剔除资本主义政治权力中少数人统治压迫多数人的弊端另一方面要吸收人类社会包括资本主义政治权力中积累的社会管理的政治文明成果运用公共权力为人民服务而不是为少数人或一部分人服务构建和谐社会必须实现政府职能的转变政府转型是新形势下建设和谐社会的重要途径1.市场经济的背景要求政府直接调控职能退出市场补充市场失灵加强公共管理服务完善社会保障市场机制的建立与完善需要政府职能退出市场政府职能转变不仅是简单的政企分开而是整个社会机体的分开如党政分开企事分开政治团体与社会中介组织分开等现在的情况是各种社会中介组织基本都挂靠在政府部门之下其坏处是中介组织利用政府资源来垄断市场从而损害了政府的声誉导致政府权威的丧失市场机制的运行需要政府弥补市场失灵和加强公共管理与服务政府的作用主要是补充市场失灵从而纠正因市场失灵而引起的资源配置效率的损失公益物品外部效应自然垄断不完全的市场和信息不完整不对称以及收入分配的不公平这都是市场失灵的表现补充这些失灵就是政府的天责提供市场机制所不能提供的公共产品消除市场中的外部性问题维护市场竞争秩序调节收入分配稳定宏观经济环境等等市场竞争的结果需要政府对于弱势群体建立相应的社会保障机制市场竞争的结果并不能保证每一个人都是成功者而2005年2月19日胡锦涛同志在中共中央指出我们所要建设的社会主义和谐社会应该是民主法治公平正义诚信友爱充满活力安定有序人与自然和谐相处的社会建立和谐社会必须依靠党和政府的作用政府职能的转变是构建和谐社会的突破口中学术研究A cademic research200.104。

人工智能在信息管理系统中的应用【摘要】本文探讨了人工智能在信息管理系统中的应用。

首先介绍了人工智能技术的基本概念，然后分析了信息管理系统的现状。

接着详细讨论了人工智能在信息管理系统中的数据分析、智能推荐和自然语言处理应用。

结论部分探讨了人工智能技术的发展和应用前景，信息管理系统的智能化发展趋势，以及强调了人工智能在信息管理系统中的重要性。

随着人工智能技术的不断进步，其在信息管理系统中的应用将会变得越来越普遍，对提高信息管理效率和质量都具有重要意义。

【关键词】人工智能，信息管理系统，数据分析，智能推荐，自然语言处理，发展前景，智能化发展趋势，重要性1. 引言1.1 人工智能在信息管理系统中的应用随着信息化时代的到来，信息管理系统在各个领域的应用越来越广泛，而人工智能技术的发展与日俱增，也逐渐成为信息管理系统中不可或缺的重要组成部分。

人工智能在信息管理系统中的应用具有极大的潜力和价值，可以有效提高信息管理的效率和质量，进而推动企业和组织的发展。

人工智能技术通过对大数据的深度分析和挖掘，为信息管理系统提供更精准的数据分析应用，帮助用户更好地理解和利用数据。

人工智能在信息管理系统中的智能推荐应用能够根据用户的需求和偏好，为用户提供个性化的信息推荐服务，提升用户体验。

人工智能技术在信息管理系统中的自然语言处理应用也可以实现与用户的自然交互，提高系统的智能化水平。

人工智能在信息管理系统中的应用将在未来发展中发挥越来越重要的作用，为信息管理系统的智能化转型提供强大支持，助力各个领域的信息管理工作迈向更高水平。

2. 正文2.1 人工智能技术简介人工智能技术是一种模拟人类智能思维和行为的技术，通过利用计算机和算法等工具来实现自主学习、推理、规划和决策等能力。

人工智能技术在信息管理系统中的应用已经逐渐增多，为信息管理带来了许多新的可能性。

人工智能技术的核心包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，这些技术可以帮助系统实现数据的智能化管理和分析。

车联网中的数据挖掘与分析技术近年来，随着科技的不断发展与进步，车联网这一行业也日益兴旺。

车联网的核心是车与车之间的通信，而这也需要借助数据挖掘与分析技术。

在这篇文章中，我们将探讨车联网中的数据挖掘与分析技术的应用以及对整个行业的重要性。

一、数据挖掘在车联网中的应用数据挖掘是从大量数据中寻找有用的信息，从而发现知识和规律的过程。

在车联网中，数据挖掘技术可用于以下几个方面：1. 实时交通监测数据挖掘技术可以从道路交通监测系统中采集实时的交通数据，如交通拥堵程度、车辆通行时间、平均车速等，来分析交通状况和交通流量。

通过分析这些数据，交通管理部门可以针对交通拥堵进行即时调度和疏导，从而提高城市道路运行效率。

2. 驾驶行为分析通过对车辆传感器所记录的数据进行挖掘，可以了解驾驶行为，例如：加速度、制动、方向盘转动等，从而预测驾驶员的行为，提高汽车的智能驾驶技术。

3. 故障诊断车辆中的一些传感器可以监测到车辆各个部分的运行状态。

通过对这些数据进行挖掘分析，可以准确诊断车辆的故障、提前预测车辆的故障，从而提高车辆的可靠性。

二、数据分析在车联网中的重要性数据分析是通过对大量数据的统计和分析，得出行业内的规律和趋势。

在车联网行业中，数据分析也是不可或缺的一部分。

1. 提高交通效率数据分析能够分析出整个城市的交通状况，并根据研究结果对路网进行调整和改善，从而提高交通效率和道路利用率。

2. 降低车辆的故障率通过对车辆数据的分析，在车辆出现异常时能够及时诊断出故障原因并进行相关维修，从而降低车辆的故障率，提高车辆的可靠性。

3. 提高车辆的安全性数据分析能够对驾驶员的驾驶习惯进行分析，从而预测驾驶员的行为，提高汽车的智能驾驶技术，加强驾驶员的安全意识，并减少车祸的发生。

三、数据挖掘和数据分析的挑战在车联网行业中，数据量庞大，数据来源多样化，因此引发了一系列难题。

其中主要有以下几个挑战：1. 数据质量不稳定车辆数据来源多样，数据量也很大，但数据的有效性和准确性却不容易保证。

行 卡 ， 致 同 一 客 户 手 中 经 常 持 有 同一 家 银 行 的 多 导
目
Ｍ ＡＹ．１ ２ ０ ０． ０ ６ ＮＯ． ５
维普资讯
应 用 技 术
２０ ０ ６年 ５月 １ ０日 第 ５ 期
坪ｊ Ｉ ７ 含 董 肛
仓 库 系 统 ，其 ຫໍສະໝຸດ 存 储 的 客 户 信 息 量 可 以 用 几 百 个
银 行 还 是 股 份 制 商 业 银 行 ，都 无 一 例 外 地 意 识 到 ，
和 片断性 长 期 以 来 ， 国银 行 信 息 系 统 是 以模 拟 原 来 手 我 工 处 理 流 程 来 处 理 银 行 交 易 ，因 而 以 往 系 统 的 设 计 均 以 账 号 为 中 心 ， 且 根 据 客 户 与 银 行 往 来 业 务 品 而
依 据 。笔 者 从 Ｃ ＲＭ 的 技 术 视 角 对 数 据 挖 掘 技 术 进 行分 析 。
二 、我 国 银 行 业 客 户 信 息 管 理 的 缺 陷 ： 分 散 性
平 总 体 相 差 不 大 的 情 况 下 ，利 润 并 非 只 限 于 “ 物
质 ” 还 来 自于 “ 息 ” “ 户 关 系 ” 今 天 的 中 国 银 ， 信 和 客 。 行 业 已 步 人 客 户 主 导 的买 方 市 场 。无 论 是 国 有 商 业
摘 要 ：本 文 介 绍 了 一 种 基 于 数 据 挖 掘 技 术 的银 行 客 户 关 系 管理 系统 的 设 计 方 案 。在 分 析
了现 有 银 行 客 户 信 息 系统 的 现 状 后 ， 论 了数 据 仓 库 、 Ｌ Ｐ和 数 据 挖 掘 在 银 行 Ｃ Ｍ 中的 应 讨 ＯＡ Ｒ 用 。 结合 ｘ 并 ＭＬ和 多 维 数 据 模 式 设 计 的 思 想 ， 造 了一 个 银 行 客 户 关 系 管理 系统 的 架 构 。 构

人工智能技术对信息系统的创新影响人工智能技术在近年来的迅猛发展中，对各行各业产生了深远的影响，尤其是在信息系统领域。

信息系统是指通过计算机技术来收集、存储、处理和传输信息的系统，它在现代社会中具有重要的地位和作用。

本文将探讨人工智能技术对信息系统的创新影响。

一、智能化决策支持系统人工智能技术的核心是模仿和实现人类智能的一部分能力，例如学习、推理和决策等。

在信息系统中，人工智能技术可以应用于智能化决策支持系统，通过对大数据的分析和挖掘，帮助管理者做出更准确、更快速的决策。

智能化决策支持系统可以根据历史数据和实时信息，提供预测、评估和优化的建议，提高管理决策的科学性和有效性。

二、自动化流程优化人工智能技术还可以应用于自动化流程优化。

传统的信息系统需要人工干预和操作，而引入人工智能技术后，可以实现对流程的自动化控制和优化。

例如，在供应链管理中，人工智能可以实现对订单、运输和库存等环节的智能调度和优化，减少人为错误和浪费，提高运作效率和成本控制。

三、智能客服与个性化推荐随着社交网络和电商平台的普及，信息系统需要处理大量的用户交互和数据。

人工智能技术可以实现智能客服和个性化推荐功能，提供优质的用户服务和定制化的产品推荐。

通过基于用户行为和偏好的分析，系统可以实现智能化的问答和问题解决，同时为用户提供个性化的产品推荐和购物指导，提升用户体验和满意度。

四、智能安全和风险控制信息系统中的数据安全和风险控制一直是各行业关注的重点。

人工智能技术可以应用于智能安全监测和风险控制，通过对大数据的分析和异常检测，实现对系统的及时预警和智能防护。

人工智能技术可以识别和排查潜在的安全风险，提高信息系统的安全性和可信度。

五、数据挖掘与知识发现信息系统中积累了大量的数据，人工智能技术可以应用于数据挖掘和知识发现。

通过对数据的深入分析和挖掘，系统可以发现隐藏在数据中的模式和规律，从而提供更深入的决策支持和业务洞察。

人工智能技术通过机器学习和自然语言处理等方法，实现对大数据的快速处理和分析，发现和利用数据中的有价值的信息。

新一代信息技术研究报告1. 引言1.1 新一代信息技术的背景与意义在21世纪的今天，信息技术的发展已经成为推动全球经济增长和社会进步的重要动力。

随着互联网、移动通信、大数据等技术的迅速崛起和广泛应用，人类社会正面临着一场以信息技术为核心的新一轮科技革命。

我国政府对新一代信息技术的发展给予了高度重视，将其作为国家战略性新兴产业来布局和推动，以期在全球科技竞争中占据有利地位。

新一代信息技术主要包括人工智能、大数据、云计算等，这些技术对于提高生产力、优化资源配置、促进产业升级等方面具有重要意义。

它们不仅为传统行业带来深刻的变革，还孕育出一系列新兴产业，为我国经济发展注入新活力。

1.2 研究目的与内容概述本报告旨在分析新一代信息技术的发展现状、核心领域、应用场景以及未来发展趋势与挑战，为我国新一代信息技术产业的发展提供有益的参考。

报告主要内容包括：1.新一代信息技术发展概况：分析国内外发展现状、政策规划及产业链情况；2.新一代信息技术的核心领域：深入探讨人工智能、大数据、云计算等关键技术的发展情况；3.新一代信息技术的应用场景：研究智能制造、智慧城市、金融科技等领域的实际应用；4.新一代信息技术的发展趋势与挑战：分析产业发展趋势、面临的挑战及应对策略；5.新一代信息技术在我国的创新实践：总结我国创新成果、典型企业案例分析及未来发展前景展望。

1.3 研究方法与数据来源本报告采用文献调研、数据分析、案例研究等方法，收集和整理了大量国内外相关政策文件、研究报告、企业案例等资料。

数据来源主要包括政府部门、行业协会、科研机构、企业公开资料等，力求确保报告内容的客观性、真实性和准确性。

2 新一代信息技术发展概况2.1 国内外发展现状新一代信息技术在全球范围内得到了快速发展。

国外，尤其是美国、欧洲、日本等发达国家，在人工智能、大数据、云计算等领域具有明显的技术领先优势。

美国作为全球科技创新的领导者，拥有谷歌、微软、亚马逊等科技巨头，不断推动着新一代信息技术的革新与应用。

基于数据中台的通信运营大数据智能解决方案研究 崔义童中国移动通信有限公司政企事业部，北京 100031摘要：受技术发展的影响，通信运营业务与数据量迅速壮大。

通过研究通信运营的现状与问题，引入大数据、数据中台、数据赋能、智能运营等概念与技术，从数据采集、存储、赋能和展示等方面对系统进行全方位优化升级，搭建通信运营统一数据域，实现通信运营的智能决策、智能营销与智能运营。

关键词：通信运营；数据中台；数据赋能；智能运营中图分类号：TN929.5作者简介：崔义童（1989—），男，山东滨州人，硕士研究生，PMP+软考中级，任职于中国移动通信有限公司政企事业部，主要研究方向是数据挖掘、机器学习、大数据分析。

0 引言随着科技的发展，通信行业已成为全球发展最快的行业之一，“在线化”成为必然趋势，移动通信数据量爆发。

截至2020年6月，通信运营商用户人数与企业数成倍扩张，会议次数与会议时长爆发性增长。

为满足通信服务需求个性化，用户数据资产化与产品运营智能化的要求，通信运营商亟须提高数据管理、客户服务以及产品运营水平［1］。

随着数据治理的重要性日益凸显，各行各业都开始关注数据的价值，通信运营服务充满机遇，但是也存在许多挑战［2］。

一方面，信息过量，庞大的数据沉淀后形成数据资产，实时性不断提高，导致通信运营缺乏相应的大数据采集、存储与价值挖掘体系，难以消化数据价值。

另一方面，各系统业务独立，信息形式不一致，难以进行统一处理和关联分析。

因此，提出通信运营大数据智能解决方案研究，通过明确目前通信运营商的现状与问题，结合数据中台、大数据分析、智能报表等技术，将通信运营商各业务系统数据进行集成、处理、分析与展示，实现通信运营商的智能决策、精准营销与高效运营［3］。

1 通信运营现状分析近几年，通信运营不断发展，工作成效显著。

通信运营商在业务发展和平台运行方面都不断进步。

业务发展方面，截至2020年6月底，通信运营平台的企业客户总数达2.2万，相比2020年年初增长一倍；个人用户数1.150 00万和会场数13万，相对于2020年年初，实现了爆发性增长［4］。

智能物联网系统中的数据处理与管理研究 第一章：引言 智能物联网系统是指利用物联网技术构建的具有感知、控制、处理和通信功能的智能化系统。在智能物联网系统中，海量的实时数据需要被处理和管理，这对数据处理和管理技术提出了更高的要求。本文主要研究智能物联网系统中的数据处理与管理技术。

第二章：智能物联网系统数据处理技术 2.1 数据采集技术 智能物联网系统需要实时收集传感器等设备上的数据进行分析与处理。传感器数据采集技术是智能物联网系统数据处理的第一步，传感器的选择、部署和采样频率等因素直接影响数据的准确性和实时性。

2.2 数据预处理技术 传感器数据通常存在缺失、异常值和噪声等问题，因此需要采用数据预处理技术来解决这些问题。数据预处理技术包括数据清洗、数据变换和数据规约等方面。

2.3 数据挖掘技术 数据挖掘技术是通过发现数据中隐藏的关系来识别模式和建立模型。在智能物联网系统中，数据挖掘技术可以用来分析设备故障、预测设备寿命和优化设备运行等方面。

第三章：智能物联网系统数据管理技术 3.1 数据存储技术 智能物联网系统中需要存储大量的实时数据，传统的关系型数据库已经无法满足这些需求。因此，新型的数据存储技术出现了，如NoSQL数据库、列式存储和分布式存储等。

3.2 数据索引技术 数据索引技术是用来加速数据检索的技术，在智能物联网系统中需要通过索引技术来查询设备状态、监测设备性能和评估设备寿命。

3.3 数据安全技术 智能物联网系统中的数据需要保密、保护和可靠，这需要采用一系列的数据安全技术来实现。数据安全技术包括数据加密、访问控制和数据备份等方面。

第四章：智能物联网系统数据处理与管理应用 4.1 智能交通系统 智能交通系统是智能物联网系统的一个应用领域，通过智能交通系统可以实现交通拥堵、安全和环境污染等问题的优化。智能交通系统需要实时收集道路交通状况、车辆行驶状况和气象状况等数据，并通过数据处理与管理技术实现交通优化决策。

基于人工智能的数据安全风险评估模型研究从加密技术的出现到如今，数据安全风险一直是科技领域的热门话题。

数据安全问题的根源在于信息存储、处理、传输体系的不稳定，如何评估与控制数据安全风险，成为了人们关注的一个难点。

近年来，随着人工智能技术的迅速发展，基于人工智能的数据安全风险评估模型逐渐成为了研究的重点。

本文将就此主题，对该领域的应用状况及未来发展进行探讨。

一、人工智能在数据安全领域的应用人工智能技术是数据安全领域的一个新兴方向。

在这个领域中，人工智能主要被用于模型的构建和训练，以及数据的分类、处理等方面。

通过深度学习模型的训练，可以更好地发现数据的规律和特征，有效地处理安全事件。

同时，人工智能还可以在数据处理过程中对比数据间的变化情况，识别和防御可能的攻击行为，提升系统的安全性能。

目前，人工智能技术已广泛运用在网络安全、金融行业、医疗领域等多个领域中。

例如，在金融行业中，利用人工智能技术，可以快速确定信用评估和风险控制的范围，准确识别异常交易等行为。

同时，在保护用户隐私方面，人工智能技术也可以清除身份信息，以确保用户信息的安全的同时，保护用户隐私。

二、基于人工智能的数据安全风险评估模型的研究基于人工智能的数据安全风险评估模型是应对数据安全风险的一种新模型。

该模型利用机器学习、数据挖掘和深度学习等技术方法，自动将大量数据分析、筛选和分类，实现对数据安全风险的分析和监测，在贸易、金融等领域有着广泛的应用。

近年来，国内外的专家学者对基于人工智能的数据安全风险评估模型进行了深入的研究，并取得了显着成果。

例如，在识别恶意软件方面，美国密歇根大学研究团队设计了一种基于人工智能的恶意软件识别方案，通过利用深度学习技术解析出软件基础架构中的恶意代码，从而有效的保护了用户安全。

在用户行为分析方面，大连理工大学研究团队提出了基于协同脆弱特征分析的用户行为分析模型，将传统的特征选取方法与人工神经网络相结合，实现了对用户恶意行为的监测。

大数据数据库管理系统智能化技术要求与测试方法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：随着信息技术的飞速发展，大数据技术在各行各业都得到了广泛应用。

大数据的出现给传统的数据库管理系统带来了前所未有的挑战，要求数据库管理系统具备更高的存储、处理和分析能力。

数据库管理系统智能化技术也成为了当前研究的热点之一。

智能化技术可以提升数据库管理系统的自动化管理功能、智能优化功能以及安全性和隐私保护能力，使其能够更好地适应大数据时代的需求。

本文将对大数据数据库管理系统智能化技术的要求和测试方法进行深入探讨，旨在为相关研究和实践提供一定的参考和指导，以推动数据库管理系统智能化技术的发展和应用。

1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分，将对大数据数据库管理系统智能化技术的要求进行概述，明确文章的目的和意义。

而在正文部分，将详细讨论大数据技术的要求，包括数据存储、处理和分析需求，以及数据库管理系统智能化技术的要求，如自动化管理功能、智能优化功能和安全性保护。

此外，还将介绍相关的测试方法，包括功能测试、性能测试和安全性测试。

最后，在结论部分将对文章的要点进行总结，并展望未来发展方向，最终得出结论。

整篇文章将通过逻辑清晰的结构和详细的论述，对大数据数据库管理系统智能化技术的要求与测试方法进行深入探讨。

1.3 目的：本文旨在深入探讨大数据数据库管理系统智能化技术的要求和测试方法，以帮助读者更好地了解当前大数据领域的发展趋势和挑战。

通过对大数据技术要求和数据库管理系统智能化技术要求的分析，可以为相关研究人员和工程师提供指导，帮助他们更好地设计、开发和优化大数据系统。

另外，通过介绍测试方法，可以帮助用户更全面地评估和验证数据库管理系统智能化技术的质量和可靠性。

希望本文能够为大数据领域的研究和实践提供有益的参考和启发，推动大数据技术的进一步发展和应用。

2.正文2.1 大数据技术要求:大数据技术是当前信息时代的一个重要组成部分，其应用已经深入到各个领域。

数据挖掘范明第十三章答案1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：（a）它是又一种广告宣传吗？（b）它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？（c）我们提出了一种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。

你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。

（d）当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。

答：简单地说，数据挖掘其实就是从大量的数据中发现有用的信息，它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

数据挖掘不是一种广告宣传，而是身处在信息时代数据如此庞大的今天，我们对由海量的数据转化为有用信息的迫切需要，所以它是信息技术自然进化的结果，而不是一种广告宣传。

数据挖掘也不是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用，它涉及到了很多领域的技术，比如统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、神经网络、高性能计算、算法以及许多应用领域的大量技术。

数据挖掘起始于 20 世纪下半叶，是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。

随着数据库技术的发展应用，数据的积累不断膨胀，导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求，所以急需一种新型的技术去获取有用的信息，当时计算机领域的人工智能也取得了巨大进展，进入了机器学习的阶段，人们就将两者结合起来，用数据库管理系统存储数据，用计算机分析数据，这两者的结合就促就以这一门新兴的学科，所以数据挖掘不是机器学习研究进化的结果，而是结合了机器学。

数据挖掘的步骤包括：（ 1）数据收集；（ 2）数据清洗、脱敏；（ 3）数据存储；（ 4）数据分析；（ 5）数据可视化。

1.2 数据仓库与数据库有何不同？他们有哪相似之处？答：数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。

进行 了有 益 的 尝 试 ： 关键 词 ：数 据 挖 掘 ； 构件 ；Ｂ Ｓ ａ ａ ｎｅｎｔ ／ ；Ｊｖ ￣Ｉｔ ｅ ｒ 中图 法 分 类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ １ 文献 标 识 码 ：Ａ 文章 编 号 ：１０ —６ ５ ２ ｏ ） ５０ ８ －３ ０ １３ ９ （０ ２ ｏ —０ ９０
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第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。

3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。

4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。

5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

●OLAP技术的有关概念：多维数据集、维度、度量值和多维分析；●OLAP根据其存储数据的方式可分为三类：ROLAP、MOLAP、HOLAP6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。

7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。

8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。

9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。

10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主；以分析为主；以预测模型为主；以运营导向为主；以实时数据仓库、自动决策为主。

11、什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？数据仓库通常是指一个数据库环境，而不是支一件产品，它是提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。

数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。