基于大数据分析的智能巡逻网络异常检测方法研究

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这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

随着大数据技术的进步，基于Spark的数据分析工具Hive在研究领域扮演着越来越重要的角色。

基于 Spark 技术的网络大数据平台，算是我用过比较顺手的一套系统，适合电信行业那种又杂又多的信令数据。平台的实时性和扩展性都挺不错，响应快，数据量上来以后直接加节点就能顶住，不用重新折腾架构，省心。平台底层是Spark，你知道它和传统的 Hadoop 比，胜在内存计算快，尤其是迭代算法，比如推荐系统、聚类那类，跑得挺溜。核心用的是RDD和Dataset，想灵活点还可以用DataFrame那套 API。信令数据这块，主要是网络里的控制消息，类似拨打电话、发短信时系统之间的沟通。用 Spark 来，效率真心高，问题定位、网络调优都靠它来加速，效果蛮的。顺带提一句，它还能和HBase打配合，数据

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

商务大数据分析过程中可能面临的潜在风险及其归属问题，是关键的考量因素。

[目的/意义] 加强网络舆情管理，对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下，如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度，探索舆情智能预警机制，是当前亟待解决的问题。 [方法/过程] 构建了大数据背景下的网络舆情采集和基本特征挖掘体系，探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化，注重舆情敏感性特征挖掘，提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析，利用深度学习提高舆情智能计算能力，对网络舆情事件进行演化推理，提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论] 将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来，建立人机协同的舆情智能预警机制，提高舆情预

大数据算法是处理海量数据的核心技术，它涵盖了从数据采集、预处理、存储、分析到结果呈现等一系列步骤。这些算法高效地挖掘隐藏在复杂数据中的模式、关联和趋势，为业务决策提供有力支持。在描述中提到的\"非常牛逼的大数据分析算法\"可能是指那些能够处理复杂问题、高精度预测或者显著提高效率的高级算法。推荐系统是大数据算法应用的一个典型场景，它通过分析用户的历史行为、兴趣偏好、社交网络等信息，预测用户可能感兴趣的产品或服务，并进行个性化推荐。常见的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤、混合推荐等。其中，协同过滤分为用户-用户协同过滤和物品-物品协同过滤，通过寻找相似用户或物品的相似性来预测用户喜好。大数据处理

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业