论文大数据环境下的Web网络风险估计是适合不知如何写大数据环境方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于大数据环境论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要： 针对传统大数据评估过程中的Web网络风险评估结果不精准并且速度较慢的问题,提出一种大数据环境下的Web网络风险估计方法.采用特定的风险评估因子进行有效的评估,避免了传统方法中评定项目繁杂、计算量大等因素造成的评估不准的问题.评估过程中使用了特定的评估模型,把传统的加权平均的风险估计方法转变成为非线性映射评估方法,这样能够更加准确的进行风险评估.为了验证设计的大数据环境下的Web网络风险估计的有效性,设计了对比仿真实验.实验结果表明,设计的大数据环境下的Web网络风险估计方法能够有效地解决风险评估过程中的评估结果不准确问题.
关键词： Web网络风险估计； 大数据环境； 风险评估因子； 评估模型
中图分类号： TN711?34； TP469 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）24?0056?03
Abstract： In view of the inaccurate results and slow rate of Web network risk estimation in the traditional big data estimation process, a method of Web network risk estimation in the big data environment is proposed. The specific risk estimation factors are utilized to perform effective estimation, which oids inaccurate estimation caused by the complexity of the estimation item and big amount of computation in the traditional method. In the evaluation process, the specific estimation model is used to tranorm the traditional weighted erage risk estimation method into the nonlinear mapping estimation method so that the risk estimation can be more accurate. In order to verify the validation of the designed Web network risk estimation in big data environment, the contrast simulation experiment was designed. The experimental results show that the designed Web network risk estimation in big data environment can effectively resolve the problem of inaccurate estimation results in the risk estimation process.
Keywords： Web network risk estimation； big data environment； risk estimation factor； estimation model
伴隨着现代科技的不断推进革新,现代科技的项目也越来越多,能够涵盖的领域也越来越广泛[1].在进行科技领域的研发过程中,会使用许多没有经过完善体系认证的现代技术以及新兴技术,在使用过程中会存在许多未知的可能性,这些可能性会造成一定的系统失误以及系统偏离,或者是达不到预想的使用效果.有时候会造成工期延误,或者是资金的浪费,这些情况给研制过程带来了极大的不便[2?3].
采用传统的评估方法进行Web网络风险估计过程中,使用数据模型综合判断法和引入特征因子参数法进行大数据环境下的Web网络风险评估是最简单、直接、有效的方法[4].数据模型综合判断法需要进行一定的数据测量,在测量过程中数据量极其庞大,并且调查时间较长,还受到一定的条件限制,但是数据模型综合判断法的数据处理能力很强[5?6].引入的特征因子参数法是方便进行数据测量的方法,这种方法的数据测量采集的准确度高,但是计算能力较弱,并且不能进行自我检验[7].本文设计的大数据环境下的Web网络风险估计方法,把上述的两种方法有机的进行融合,这样既能够进行快速的数据分析又能够进行准确的数据采集,降低了影响评估风险的因素,提高了在大数据下的Web网络风险估计准确度[8].
1 Web网络风险估计模型设计
1.1 数据快速采集
Web网络是一种双线记录的网络,Web网络是通过反馈以及应答法方式对数据进行记录的.所以在大型数据下的网络风险评估是必须通过特定因子进行数据的采集,否则很难在网络的一端进行全数据的采集.特定风险特征因子法使用流程如图1所示.
进行数据采集前需要进行属性的定量分析,对大量数据的属性认定能够更加适合Web网络的结构模型如下：
式中：x,y分别为数据的集中属性以及数据的次属性；j,k分别表示Web网络模型和属性节点；w和Q是对应的关系,分别是数据的输入以及输出非线性传输函数.通过式（1）便可以对数据进行属性的衡量.针对大量的数据还需要进行一定的数据标记,这样才能更加快速地进行数据采集,标记过程为：
Web网络通过命令筛选进行标记,P为标记过程值,当属性满足一定条件时,进行标记.通过标记后的数据为示意串符号字符,需要转化为能被识别的十六进制代码,公式为：
总结:这篇大数据环境论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
参考文献：
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