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Bioactive Ca-P coatings on WE43 alloy via soft sparking PEO:Structure,electrochemical performance and cytotoxicity studies
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作者 Barbara Rynkus Maciej Sowa +5 位作者 Ada Orłowska Aneta Samotus Marcin Godzierz Karolina Wilk Janusz Szewczenko Wojciech Simka 《Journal of Magnesium and Alloys》 2025年第7期3398-3417,共20页
Plasma electrolytic oxidation is a well-known technique for surface modification of biomedical magnesium alloys,with good corrosion protection and the ability to produce biocompatible and bioactive coatings.In this st... Plasma electrolytic oxidation is a well-known technique for surface modification of biomedical magnesium alloys,with good corrosion protection and the ability to produce biocompatible and bioactive coatings.In this study,calcium-phosphate coatings were produced on WE43 magnesium alloy for use,as orthopedic implants.Coating formation was prepared using different oxidation parameters with various duty ratios(DR)of 15,25 and 50%and current ratios(R)-2 or 1.6.Application of R with excess cathodic current(R>1)in processes with DR≥25%allowed attaining the soft-sparking regime(SSR)that resulted in thicker oxide coatings with higher degree of crystallinity compared to the films obtained without SSR.The results of the corrosion tests contributed to a noticeable improvement in the corrosion resistance of the magnesium alloy.Optimization of the oxidation parameters allowed the selection of the variants with the most favorable degradation behavior over the tested immersion period,indicating a successful modification of the magnesium alloy surface to obtain an implant biomaterial capable of providing controlled degradation.Furthermore,biological evaluation of the produced coatings showed that the proposed surface modifications significantly reduced the cytotoxic effects observed in direct contact with the material while still maintaining the cell proliferation-promoting effects of the material eluents. 展开更多
关键词 Magnesium alloy Plasma electrolytic oxidation(PEO) Calcium phosphate(CA-P) Soft sparking Electrochemical studies CYTOTOXICITY
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“Sparking”and“Igniting”Key Publications of 2020 Nobel Prize Laureates 被引量:1
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作者 Fangjie Xil Ronald Rousseau Xiaojun Hu 《Journal of Data and Information Science》 CSCD 2021年第2期28-40,共13页
Purpose:This article aims to determine the percentage of"Sparking"articles among the work of this year’s Nobel Prize winners in medicine,physics,and chemistry.Design/methodology/approach:We focus on under-c... Purpose:This article aims to determine the percentage of"Sparking"articles among the work of this year’s Nobel Prize winners in medicine,physics,and chemistry.Design/methodology/approach:We focus on under-cited influential research among the key publications as mentioned by the Nobel Prize Committee for the 2020 Noble Prize laureates.Specifically,we extracted data from the Web of Science,and calculated the Sparking Indices using the formulas as proposed by Hu and Rousseau in 2016 and 2017.In addition,we identified another type of igniting articles based on the notion in 2017.Findings:In the fields of medicine and physics,the proportions of articles with sparking characteristics share 78.571%and 68.75%respectively,yet,in chemistry 90%articles characterized by"igniting".Moreover,the two types of articles share more than 93%in the work of the Nobel Prize included in this study.Research limitations:Our research did not cover the impact of topic,socio-political,and author’s reputation on the Sparking Indices.Practical implications:Our study shows that the Sparking Indices truly reflect influence of the best research work,so it can be used to detect under-cited influential articles,as well as identifying fundamental work.Originality/value:Our findings suggest that the Sparking Indices have good applicability for research evaluation. 展开更多
关键词 sparking Indices sparking fundamental research Igniting fundamental research Nobel Prize laureates Under-cited influential research
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Numerical simulation of key factors influencing sparking during edge induction heating
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作者 WU Cunyou JIN Xiaoli ZHOU Yueming 《Baosteel Technical Research》 CAS 2018年第4期41-48,共8页
To address the phenomenon of sparking during the edge induction heating process in hot strip mills,this paper uses numerical simulation to systematically investigate the key factors influencing sparking and their effe... To address the phenomenon of sparking during the edge induction heating process in hot strip mills,this paper uses numerical simulation to systematically investigate the key factors influencing sparking and their effects.The distribution of induced current density in the steel plate above roller conveyor table during the heating process is calculated and compared under different conditions,including the relative positions of the steel plate and induction coil,the width of the steel plate,and changes in load. The results show that when a narrow steel plate is heated or the steel plate shifts to the side of the induction coil,sparking between the steel plate and roller conveyor is more likely to occur. 展开更多
关键词 induction heating steel plate sparking
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基于Spark的电影推荐系统设计
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作者 杨健 马赞博 《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》 2026年第1期29-36,共8页
设计一款基于Spark平台的电影推荐系统.采用协同过滤与基于内容推荐相结合的混合推荐策略,解决传统单一推荐方法的固有局限性;利用Spark分布式框架的内存计算能力,处理大规模用户行为数据.实验结果表明,基于Spark的电影推荐系统在推荐... 设计一款基于Spark平台的电影推荐系统.采用协同过滤与基于内容推荐相结合的混合推荐策略,解决传统单一推荐方法的固有局限性;利用Spark分布式框架的内存计算能力,处理大规模用户行为数据.实验结果表明,基于Spark的电影推荐系统在推荐准确性和处理效率上均有显著提升. 展开更多
关键词 SPARK 电影推荐系统 协同过滤 混合推荐 分布式计算
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基于GPU和Spark框架的VLBI相关处理架构研究
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作者 谢科屹 张娟 +3 位作者 童锋贤 郑为民 童力 刘磊 《天文学进展》 北大核心 2026年第1期126-138,共13页
甚长基线干涉测量技术(VLBI)正逐渐向高灵敏度、高时空分辨率方向发展,观测台站数量和观测带宽成倍增加,以至VLBI观测数据量急剧增长,给现有数据处理系统带来了严峻挑战。为满足大规模VLBI数据相关处理的需求,提出并实现了一种基于GPU与... 甚长基线干涉测量技术(VLBI)正逐渐向高灵敏度、高时空分辨率方向发展,观测台站数量和观测带宽成倍增加,以至VLBI观测数据量急剧增长,给现有数据处理系统带来了严峻挑战。为满足大规模VLBI数据相关处理的需求,提出并实现了一种基于GPU与Spark框架的VLBI相关处理架构。测试结果表明,该架构具备高可扩展性与高可靠性,加速比随计算资源扩展呈近线性提升,能够高效处理大规模VLBI数据。这为应对未来VLBI观测任务中的海量数据处理需求奠定了技术基础,也为脉冲星测时阵列中信号合成所需的高速相关处理技术提供了有力支撑。 展开更多
关键词 VLBI 相关处理机 GPU 分布式计算 SPARK
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一种新的截止期限与成本平衡为导向的Spark作业调度算法
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作者 何玉林 莫沛恒 +1 位作者 黄哲学 Philippe Fournier-Viger 《计算机工程》 北大核心 2026年第3期318-331,共14页
大数据计算框架如Apache Spark在大数据分析任务中的重要性日益凸显,但是仅依靠本地计算资源往往难以支撑数据密集型作业任务的处理。因此,一种可行的方案是租用公共云服务商的云资源,并将Spark集群完全部署在云端。然而,这样会导致计... 大数据计算框架如Apache Spark在大数据分析任务中的重要性日益凸显,但是仅依靠本地计算资源往往难以支撑数据密集型作业任务的处理。因此,一种可行的方案是租用公共云服务商的云资源,并将Spark集群完全部署在云端。然而,这样会导致计算成本过高。为了降低成本,越来越多的用户选择使用本地资源和云资源协同的方式构建混合云计算集群。但是在混合云部署的Spark集群中,在满足多个服务水平协议需求(例如最小化成本和保证作业截止期限)的同时完成作业调度是一项具有挑战性的任务。现有的研究主要关注如何降低集群使用成本或者提高作业截止日期的满足率,而没有考虑这两个目标之间的平衡。针对这一问题,提出了一种新的期限-成本感知蚁群优化(DC-ACO)作业调度算法,该算法能够在利用混合云部署集群中不同虚拟机(VM)实例定价下优化集群VM使用成本的同时,最大限度地保证作业截止日期的满足百分比,并通过仿真实验对比提出的DC-ACO作业调度算法与基线算法的性能。实验结果表明,DC-ACO算法具有良好的可扩展性,并且能够将作业截止日期的满足百分比提升约20%,同时将混合集群的VM使用成本降低约10%。 展开更多
关键词 Spark集群 作业调度 混合云 蚁群优化算法 作业截止期限 虚拟机
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基于海量DNS流量行为追踪恶意域名
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作者 张亮 沈越欣 +1 位作者 张冠男 盛剑桥 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第3期369-376,382,共9页
通过对大型网络的DNS流量行为分析,实现一个恶意软件控制域名检测系统,能够有效地检测未知的恶意域名。该系统根据海量DNS请求数据,建立IP和域名的双向映射关系,能够以此表示IP请求域名这一行为;使用C&C域名黑名单和公共域名白名单... 通过对大型网络的DNS流量行为分析,实现一个恶意软件控制域名检测系统,能够有效地检测未知的恶意域名。该系统根据海量DNS请求数据,建立IP和域名的双向映射关系,能够以此表示IP请求域名这一行为;使用C&C域名黑名单和公共域名白名单标记域名得到正负样本,提取出域名的行为特征;建立机器学习模型,分类未知域名以达到预测潜在恶意域名的目的。该系统的训练和检测均在校园网的真实DNS流量中实现,对未知恶意域名的检测率达到85%,同时误报率为2.4%。 展开更多
关键词 僵尸网络 恶意域名检测 DNS流量 机器学习 SPARK
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Bright Sparks of Single-Atom and Nano-Islands in Catalysis:Breaking Activity-Stability Trade-Off
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作者 Xinyu Liu Suhua Chen +5 位作者 Shenglian Luo Bo Li Jiajie Wang Gaoxia Zhang Yuqi Zhu Jianping Zou 《Nano-Micro Letters》 2026年第5期181-216,共36页
Single-atom catalysts(SACs)are among the most cutting-edge catalysts in the multiphase catalysis track due to their unique geometrical and electronic properties,the highest atom utilization efficiency,and uniform acti... Single-atom catalysts(SACs)are among the most cutting-edge catalysts in the multiphase catalysis track due to their unique geometrical and electronic properties,the highest atom utilization efficiency,and uniform active sites.SACs have been facing an unresolved problem in practical applications:the opposing contradiction of activity-stability.The successful development of single-atom nano-islands(SANIs)cleverly combines the ultra-high atom utilization efficiency of SACs with the confinement effect and structural stability of nano-island structures,realizing the“moving but not aggregation”of SACs,which fundamentally solves this inherent contradiction.Although research on the precise loading of single atoms on nano-islands continues to advance,existing reviews have not yet established a closed-loop cognitive framework encompassing“models-synthesis-high stability mechanisms-high activity essence-applications.”This work fills this critical gap by systematically integrating the basic conceptual models and cutting-edge synthesis strategies of SANIs,focusing on revealing the underlying mechanisms by which SANIs overcome the stability bottleneck of SACs,elucidating the role of nano-islands and their synergistic mechanisms to clarify the high activity essence,and establishing the structure-activity relationship between atomic confinement effects and macroscopic performance,ultimately achieving breakthrough validation across catalytic systems.This review aims to open new perspectives,drive a paradigm shift in understanding the multi-dimensional advantages of SANIs,and thereby spur breakthrough progress in this frontier field. 展开更多
关键词 Single-atom catalysts Nano-islands Bright sparks Mechanisms Interactions
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基于Hadoop的新闻数据分析与可视化
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作者 闫常娜 陶冶 《信息记录材料》 2026年第4期111-113,172,共4页
随着大数据的应用越来越广泛,新闻数据分析亟须能够处理多源异构的信息系统。为解决中小新闻机构因缺少数据全流程处理手段造成的低效采集与大量重复计算的问题,本文首先建立了以Hadoop生态为基础的新闻数据全生命周期管理系统,采用集... 随着大数据的应用越来越广泛,新闻数据分析亟须能够处理多源异构的信息系统。为解决中小新闻机构因缺少数据全流程处理手段造成的低效采集与大量重复计算的问题,本文首先建立了以Hadoop生态为基础的新闻数据全生命周期管理系统,采用集中式爬虫与分布式处理相融合的方式,利用Python、分布式文件系统(HDFS)以及HBase完成数据采集与分布式存储;其次,提出规则驱动和统计模型相结合的轻量化分析方法,依托Spark与动态词库实现热点追踪、主题分类以及地域关联分析;最后,运用Data Ease构建可视化平台,给出适用于区域舆情监测的具有时效性、可解释性的即用型解决方案。测试结果表明:该系统可实现单日接近1.3万条新闻数据的高效采集,军事关键词提取准确率达92.7%,可视化数据延迟8 s完成渲染更新。 展开更多
关键词 HADOOP 新闻数据分析 数据可视化 HBASE SPARK
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基于PCA-GBDT算法的电力数据用电量预测方法
10
作者 刘晖 《电力大数据》 2026年第2期89-98,共10页
在电力大数据结构复杂的背景下,传统梯度提升树算法在数据维度较高时存在预测精度低、效率低下等问题。为此,提出一种考虑主成分的梯度提升树算法(principal component analysis of gradient boosting decision tree,PCA-GBDT)模型,并... 在电力大数据结构复杂的背景下,传统梯度提升树算法在数据维度较高时存在预测精度低、效率低下等问题。为此,提出一种考虑主成分的梯度提升树算法(principal component analysis of gradient boosting decision tree,PCA-GBDT)模型,并对机器学习组件和算法参数进行优化改进,以精准预测电力数据的用电量,提高电力行业工作效率。结果显示,迭代次数为5时,与支持向量机和未改进的算法相比,所提算法的误差分别降低了0.33%和0.63%。在居民用电方面,该算法的平均绝对百分比误差较未改进的算法减少了18.48%。对该算法的参数进行优化后,发现所提优化方案的用电量误差最小,均方误差和均方根误差分别为258.47万kW·h和16.34万kW·h。结果表明,所提算法能够精准预测电力数据用电量,对电力行业的发展规划和布局调整具有重要研究意义。 展开更多
关键词 机器学习 PCA-GPDT 电力数据 用电量预测 SPARK
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Advancements in titanium nanocomposites:Microstructure and fretting wear resistance via spark plasma sintering
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作者 Basant Lal Abhijit Dey 《International Journal of Minerals,Metallurgy and Materials》 2026年第1期265-281,共17页
This study investigated enhancing the wear resistance of Ti6Al4V alloys for medical applications by incorporating Ti C nanoreinforcements using advanced spark plasma sintering(SPS). The addition of up to 2.5wt% Ti C s... This study investigated enhancing the wear resistance of Ti6Al4V alloys for medical applications by incorporating Ti C nanoreinforcements using advanced spark plasma sintering(SPS). The addition of up to 2.5wt% Ti C significantly improved the mechanical properties, including a notable 18.2% increase in hardness(HV 332). Fretting wear tests against 316L stainless steel(SS316L) balls demonstrated a 20wt%–22wt% reduction in wear volume in the Ti6Al4V/Ti C composites compared with the monolithic alloy. Microstructural analysis revealed that Ti C reinforcement controlled the grain orientation and reduced the β-phase content, which contributed to enhanced mechanical properties. The monolithic alloy exhibited a Widmanstätten lamellar microstructure, while increasing the Ti C content modified the wear mechanisms from ploughing and adhesion(0–0.5wt%) to pitting and abrasion(1wt%–2.5wt%). At higher reinforcement levels, the formation of a robust oxide layer through tribo-oxide treatment effectively reduced the wear volume by minimizing the abrasive effects and plastic deformation. This study highlights the potential of SPS-mediated Ti C reinforcement as a transformative approach for improving the performance of Ti6Al4V alloys, paving the way for advanced medical applications. 展开更多
关键词 Ti6Al4V alloy TiC particle MICROSTRUCTURE wear mechanism spark plasma sintering
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智慧平台支持下的高校个性化教学策略研究
12
作者 涂晓彬 《科技资讯》 2026年第5期216-220,共5页
在国家大力推进信息技术与教育教学深度融合的政策导向下,针对高校因生源多样化而导致的教学适配性不足、评价体系单一等问题,以“Spark技术及应用”课程教学为研究对象,探索智慧平台支持下的个性化教学策略。通过构建涵盖学情摸底、分... 在国家大力推进信息技术与教育教学深度融合的政策导向下,针对高校因生源多样化而导致的教学适配性不足、评价体系单一等问题,以“Spark技术及应用”课程教学为研究对象,探索智慧平台支持下的个性化教学策略。通过构建涵盖学情摸底、分层教学模块设计和综合化评价的闭环体系,辅以项目驱动等教学方法,实现差异化教学实践。结果表明,该策略有效提升了学生的学习效果与实践能力,为高校教学改革提供了可借鉴的范式,为人才培养的高质量发展提供了有效助力。 展开更多
关键词 教学改革 个性化教学 智慧化教学 Spark技术
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人工智能在高职“Spark技术”课程教学改革中的应用
13
作者 庄义钿 《无线互联科技》 2026年第2期108-113,共6页
当前,高职“Spark技术”课程教学存在学生前置知识不扎实、能力分化、考核方式缺乏针对性、项目案例孤立等问题,导致学生的技能与企业的需求脱节。文章结合项目驱动与成果导向教育(Outcome Based Education,OBE)理念,将生成式人工智能(A... 当前,高职“Spark技术”课程教学存在学生前置知识不扎实、能力分化、考核方式缺乏针对性、项目案例孤立等问题,导致学生的技能与企业的需求脱节。文章结合项目驱动与成果导向教育(Outcome Based Education,OBE)理念,将生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)融入课程教学,引入领域专用大语言模型SQLCoder-7B-2构建智能查询流程。教学案例借助Selenium技术获取租房信息,渗透“数据采集—数据清洗—数据分析”的大数据思维,详细阐述“课前—课中—课后”三阶段教学路径。该模式能有效降低Spark SQL编程学习难度,助力学生专注数据分析思维与AI工具应用能力培养,为大数据专业培育人工智能素养复合型人才提供可行教学范式。 展开更多
关键词 “Spark技术” 教学案例改革 项目驱动式 人工智能 大语言模型
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新闻推荐系统的设计与实现
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作者 郑含笑 宋可可 《福建电脑》 2026年第3期55-59,共5页
为解决新闻信息过载的问题,本文设计了一个基于用户行为的新闻推荐系统。该系统通过采集用户浏览新闻的行为日志,采用Spark大数据处理框架和ALS推荐算法的结合,进行个性化新闻内容推荐。实验结果表明,通过用户对新闻的评分高低向用户进... 为解决新闻信息过载的问题,本文设计了一个基于用户行为的新闻推荐系统。该系统通过采集用户浏览新闻的行为日志,采用Spark大数据处理框架和ALS推荐算法的结合,进行个性化新闻内容推荐。实验结果表明,通过用户对新闻的评分高低向用户进行推荐,具有较好的推荐结果。系统测试结果表明,该系统各项功能稳定,基本上可为用户推荐新闻内容。 展开更多
关键词 新闻推荐系统 Spark大数据处理框架 ALS算法
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基于车载应答器场景的专家知识诊断系统
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作者 康学斌 付观华 +2 位作者 胡寿建 牛超 刘腾 《交通科技与经济》 2026年第2期106-112,共7页
为解决轨道交通信号与控制领域中车载设备故障现象分散性、复杂性且难以溯源问题,建立实时数据驱动的专家知识诊断系统。采用Antv_X6组件用于专家知识可视化表示,建立故障定位流程图,Spark Streaming技术用于实时监测,Drools规则引擎用... 为解决轨道交通信号与控制领域中车载设备故障现象分散性、复杂性且难以溯源问题,建立实时数据驱动的专家知识诊断系统。采用Antv_X6组件用于专家知识可视化表示,建立故障定位流程图,Spark Streaming技术用于实时监测,Drools规则引擎用于故障诊断,据此设计专家知识系统的总体结构。该系统通过可视化界面展示专家知识,并利用流计算技术实时监测车载设备运行状态,实现故障的快速定位与溯源。通过车载应答器故障实例验证,系统将故障定位时间缩短至分钟级,故障诊断与溯源准确率提升至95%以上,显著提高故障排查效率与准确性。 展开更多
关键词 轨道交通信号与控制 专家知识诊断系统 故障定位流程图 Spark Streaming实时监测 故障诊断与溯源
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基于Spark的电影推荐系统设计与实现 被引量:1
16
作者 高双喜 曹淑服 孙永明 《河北省科学院学报》 2025年第2期1-5,共5页
本研究针对互联网上影视作品数量的指数级增长,提出一种基于Spark分布式框架的电影推荐系统,以解决日益严重的电影信息过载问题。系统利用Spark平台作为计算框架,通过ALS协同过滤算法构建一个电影推荐模型,并使用MovieLens数据集进行了... 本研究针对互联网上影视作品数量的指数级增长,提出一种基于Spark分布式框架的电影推荐系统,以解决日益严重的电影信息过载问题。系统利用Spark平台作为计算框架,通过ALS协同过滤算法构建一个电影推荐模型,并使用MovieLens数据集进行了训练。实验结果表明,该系统可根据用户历史数据和实时动作快速准确预测用户个人喜好,同时也解决了传统推荐系统的数据稀疏性和冷启动问题。 展开更多
关键词 推荐算法 SPARK 协同过滤 ALS
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基于ASCABC的并行DCNN优化算法
17
作者 胡健 周奇航 毛伊敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期983-989,共7页
针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工... 针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略进行参数初始化,提高DCNN收敛速度与参数寻优能力;提出中间数据分配策略BA-ID重分配中间数据,解决Spark中间数据倾斜的问题。实验结果表明,所提算法提高了大数据环境下模型训练效率。 展开更多
关键词 SPARK 大数据 并行DCNN 冗余数据 自适应人工蜂群算法 参数初始化 数据倾斜
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基于Q学习的Spark自动调节内存管理器
18
作者 张军 顾皓元 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1487-1493,共7页
为有效解决Apache Spark中静态和统一内存管理器适应性差、JVM垃圾内存回收频繁等问题,提出一种基于Q学习的Spark自动调节内存管理器。采用Q学习自动调优算法,根据不同的工作负载、任务需求和系统状态,在全局范围内实现内存分配的动态... 为有效解决Apache Spark中静态和统一内存管理器适应性差、JVM垃圾内存回收频繁等问题,提出一种基于Q学习的Spark自动调节内存管理器。采用Q学习自动调优算法,根据不同的工作负载、任务需求和系统状态,在全局范围内实现内存分配的动态调整。内存分配算法结合Q学习自动调优算法的决策和空闲内存,响应块管理器和任务内存请求,确保内存高效分配与利用。实验结果表明,新的内存管理器在Spark任务执行效率上获得了较明显的性能提升。 展开更多
关键词 Apache Spark 静态内存管理器 统一内存管理器 JVM垃圾内存回收 Q学习 内存分配动态调整 任务执行效率
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基于Spark的实时入侵检测系统实现
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作者 李华 张巧林 魏光杏 《无线互联科技》 2025年第12期58-61,共4页
文章设计的实时入侵检测系统是由日志聚合、日志分发、日志处理与入侵检测、高速缓存数据库、Web控制器和可视化视图6个组件构成。该系统利用Spark技术对Web访问日志进行聚合,结合大数据技术对聚合的访问日志进行处理和分析,完成对Web... 文章设计的实时入侵检测系统是由日志聚合、日志分发、日志处理与入侵检测、高速缓存数据库、Web控制器和可视化视图6个组件构成。该系统利用Spark技术对Web访问日志进行聚合,结合大数据技术对聚合的访问日志进行处理和分析,完成对Web攻击的判断。经过对该系统测试,检测正确率达到95%以上,这为网络管理者下一步决策提供较好的参考。 展开更多
关键词 网络安全 SPARK 入侵检测
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基于改进Spark MLlib的校园学生课程行为预测研究
20
作者 余战秋 《延边大学学报(自然科学版)》 2025年第4期91-97,共7页
针对智慧校园数据挖掘中存在的高维稀疏数据处理效率低、时空关联分析不足等问题,设计了一个基于改进Spark MLlib的数据挖掘系统.系统由感知层、网络层、数据层和应用层构成.研究了改进的TDDBSCAN聚类算法、STAM时空异常度量算法和D-Apr... 针对智慧校园数据挖掘中存在的高维稀疏数据处理效率低、时空关联分析不足等问题,设计了一个基于改进Spark MLlib的数据挖掘系统.系统由感知层、网络层、数据层和应用层构成.研究了改进的TDDBSCAN聚类算法、STAM时空异常度量算法和D-Apriori关联规则挖掘算法在学生群体行为分析中的应用效果,结果显示:相比传统DBSCAN算法,改进的TD-DBSCAN在处理100万条行为序列数据时,聚类处理时间从286.5s降至184.3s,内存占用降低至12.1GB,准确率提升了6.3个百分点;相比基准方法,STAM的异常检测时间从165.2s降至95.7s;相比传统Apriori算法,D-Apriori的规则挖掘准确率提升了14.1个百分点,处理时间缩短至198.4s.系统在教室、图书馆和食堂3个场景对学生行为数据进行挖掘分析表明,该分布式数据挖掘框架能有效提高校园场景资源的预测与智能管理能力,验证了系统框架的可行性和有效性.研究结果可为智慧校园的精细化运用提供良好技术参考. 展开更多
关键词 Spark MLlib 智慧校园 学生课程行为序列 数据挖掘 预测模型
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