构建大数据网络不得不重视的6个问题
在我们考虑大数据时，我们注意到了“大”这个字，但是在建设基础架构时，我们还应该注意“分布式”。 事实上，大数据应用程序需要处理大规模信息，而且在出于弹性的考虑将数据复制到多个位置时，信息的规模变得越来越大。但是，大数据的最重要属性并不在于它的规模，而在于它将大作业分割成许多小作业的能力，它能够将处理一个任务的资源分散到多个位置变为并行处理。 在将大规模和分布式架构组合在一起时，我们就能发现大数据....
大数据揭秘：个人信息泄露成为网络诈骗主因
互联网在给人们生活带来便利的同时，线上的特殊性也让“骗子”如鱼得水，将线下骗术与技术手段相结合，不仅迷惑性、隐蔽性更强，而且骗术演变速度奇快，让普通网民难以识别、防不胜防。 羊年春节前夕，演员俞小凡被曝因信息泄露被骗800万元，在此之前，汤唯、李若彤等多位明星都曾遭遇过“诈骗门”。女明星频频遭遇网络诈骗，更加剧了人们对网络诈骗的关注。来自360网购先赔服务的数据显示，2014年共收到全国用户举报....
大数据环境下网络安全态势感知研究
1 引言 随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展， 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术， 已不能满足网络安全的需求， 迫切需要新的技术， 及时发现网络中的....
大数据时代下的社交网络
互联网的发展为社交网络的发展奠定了基础，社交网络的发展同时也为让互联网的关系网越来越复杂，在这个需求背景下，就提出了一个社交图谱的概念，也就是网络社交上表示人与人之间关系的网络图谱,但是我们有没有想到，其实社交图谱也是大数据时代的一个产物。 FB的创始人扎克伯格就是提出了社交图谱的概念，也让他的网站获得了成就，在大数据时代下的社交网络在对于用户分类、用户行为以及人际关系上有更加明显的表现力，通.....
大数据背后，网络文学丰而不富
探讨70亿元产值规模背后的内容、受众与管理 截至2014年底，一共已有114部网络小说被购买影视版权，成为热门IP，网络文学迎来了大好时机，但目前连“什么是网络文学”都并未形成统一定义，这种繁荣背后的诸多问题也值得探讨。 网络文学越来越成为文化产业中的焦点。截至2014年底，一共有114部网络小说被购买影视版权，有90部计划被拍成电视剧，24部被拍成电影。据市场第三方统计，到2015年网络文学.....
大数据背景下知识产权侵权行为网络异化与解决思路 —— 以著作权间接侵权为视角
一、大数据对知识产权的影响 （一）大数据对于知识产权的促进作用 互联网的发展壮大为智力成果的传播提供了一个全新的方式，即网络传播方式。相对于传统传播方式，网络传播方式几乎为零成本，因此，网络技术的出现，不但改变了人类的生活方式和社会经济发展模式，而且对当代各国的法律制度提出了挑战。正是在这个意义上，人们赋予知识产权制度以鲜明的时代技术特征，将其称为“网络知识产权”。［1］所以，知识产权客体的无形....
创新大数据时代网络舆情引导
大数据时代，网络舆情产生速度快，数据体量大，而且异常复杂。在新的网络舆情环境下，我国的网络舆情引导受到了前所未有的挑战，同时大数据也为网络舆情引导带来了新的机遇。在新形势下，应积极树立大数据理念，深入挖掘和合理利用大数据在网络舆情引导中的价值，创新网络舆情引导思维，抓住网络舆情的本质特征，探索网络舆情演变的内在规律，尽快建立起适应新形势的网络舆情引导机制。 分析海量信息 预测发展趋势 大数据使网....
【BABY夜谈大数据】神经网络
前言 如果你喜欢《BABY夜谈大数据》这本书，或者想要及时收到更新，可以到豆瓣上订阅和购买哦！ https://read.douban.com/column/3346397/ 神经网络旨在模拟人的思考方式，思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。而神经网络主要就是模拟人类的逻辑思维。 逻辑思维是人们在认识事物的过程中借助于概念、判断、.....
解析智媒体时代大数据应用：网络编辑会否被取代
7月28日，第三期新浪未来媒体峰会系列沙龙在北京举行。如今，网络媒体智能化已经成为未来的发展趋势。在本次创想日沙龙上，来自清华大学计算机系、中国传媒大学新媒体研究院以及新浪网的科技新媒体研究专家，就媒体创新领域的最新热门话题进行了分享与讨论。 在沙龙上，新浪新闻还宣布成立创新联盟，这是一个汇集媒体创新领域顶级专家的沟通、交流联盟，成员包括媒体行业的总编辑、学者和专家。在会议结束时，新浪新闻向首批....
Science：大数据时代的网络分析，如何挖掘大数据？
我们生活在一个互联实体(entities)构成的复杂世界中。人类涉足的所有领域，从生物学到医学、经济学和气候科学，都充满了大规模数据集。 这些数据集将实体（entities）模拟为节点、节点之间的连接被模拟为边（edges），从不同且互补的角度描述着复杂的真实世界系统。这些网络化数据是特定领域信息的新的丰富来源，不过，目前，大部分信息却隐藏在这种复杂连接模式（wiring patterns）中。....
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