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网络计算

出版社:科学出版社出版时间:2020-11-01
开本: B5 页数: 268
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网络计算 版权信息

  • ISBN:9787030663436
  • 条形码:9787030663436 ; 978-7-03-066343-6
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

网络计算 内容简介

本书主要介绍了网络计算相关的理论方法与关键技术,并对典型的应用领域与平台进行了相关介绍和讨论。全书共分9章,分别介绍了网络计算的概念、发展及其形式,着重介绍了网络资源组织与管理、网络大数据勘探与挖掘分析、网络大数据索引网络体系、可信认证体系等,并面向自贸区、网络交易支付、智能交通等典型应用场景和领域详细介绍了相关的平台与应用。

网络计算 目录

目录
前言
**章 网络计算概述 1
1.1 网络计算概念 1
1.2 网络计算的发展与形式 1
1.3 网络计算的关键技术与应用 5
1.4 小结 7
参考文献 8
第二章 网络异构资源组织与管理 10
2.1 资源构造与管理方法 10
2.1.1 技术方案 10
2.1.2 资源构造方案 15
2.1.3 具体实施方案 15
2.1.4 SDK开发包 23
2.2 资源分配系统与方法 25
2.2.1 技术方案 25
2.2.2 具体实施方案 26
2.3 资源监控系统与方法 27
2.4 小结 29
参考文献 30
第三章 网络异构资源组织管理平台及环境 32
3.1 系统平台流程概述 32
3.2 平台总体架构设计 32
3.2.1 系统总体构建模型 32
3.2.2 业务系统构建模型 33
3.2.3 系统总体框架 34
3.3 平台功能模块设计 36
3.3.1 虚拟组织及工作流构建子系统 36
3.3.2 虚拟资源管理子系统 41
3.3.3 虚拟资源发现机制 49
3.4 小结 50
参考文献 50
第四章 网络大数据勘探与挖掘分析 52
4.1 网络大数据资源服务框架 52
4.2 分布式爬虫任务调度策略 54
4.2.1 调度流程 54
4.2.2 负载均衡策略 57
4.2.3 调度策略 58
4.2.4 错误恢复机制 61
4.2.5 实验与分析 62
4.3 爬虫限制与引导协议 64
4.3.1 访问方式 64
4.3.2 格式 65
4.3.3 指令 68
4.3.4 类 BNF范式 78
4.3.5 示例 83
4.4 基于集聚系数的自适应聚类方法 84
4.4.1 问题提出 84
4.4.2 集聚系数概述 85
4.4.3 词的自适应聚类算法 88
4.4.4 实验与分析 94
4.5 小结 98
参考文献 98
第五章 网络大数据索引网络体系 100
5.1 资源索引网络模型 100
5.1.1 基本定义 100
5.1.2 单层索引网络 102
5.1.3 层次索引网络 105
5.2 索引网络代数 112
5.2.1 索引网络构建规则之间的操作 113
5.2.2 多个索引网络之间的操作算子 113
5.2.3 语义关联图的相关操作算子 118
5.2.4 语义关联图的查询优化 121
5.2.5 语义关联图中的子图提取算法 124
5.3 小结 126
参考文献 126
第六章 可信认证平台体系及环境 128
6.1 可信认证中心平台 128
6.1.1 可信认证中心体系 128
6.1.2 可信认证中心平台关键技术 130
6.2 在线监控可视化呈现 143
6.2.1 概要 143
6.2.2 具体呈现 144
6.3 小结 149
参考文献 150
第七章 面向自贸区的网络大数据计算与服务平台 151
7.1 面向区内企业的定制搜索引擎 151
7.2 企业重点事件风险预警 164
7.3 企业异动风险预警 166
7.4 企业新闻舆情倾向性评价 173
7.5 区内企业新闻资讯链 175
7.6 企业热点事件分析 175
7.7 经济指标监控与关联挖掘分析 183
7.8 小结 187
参考文献 187
第八章 面向网络金融交易的“风控云”平台及应用 188
8.1 电子交易“风控云”平台支撑技术 188
8.2 内外结合的大数据勘探与挖掘技术 189
8.3 电子交易数据安全与隐私保护 189
8.4 电子交易系统建模与验证技术 190
8.5 基于用户浏览行为的认证技术 190
8.6 电子交易主体设计与协同技术 191
8.7 电子交易凭证关键技术 191
8.8 电子交易数据征信技术 191
8.9 风控云平台体系 192
8.10面向支付宝交易风控的示范应用 195
8.11 小结 196
参考文献 196
第九章 城市智能交通协同监管与实时服务平台及应用 198
9.1 概述 198
9.1.1 平台体系结构 198
9.1.2 平台网络拓扑 199
9.2 面向交通监管的海量视频分析处理 201
9.2.1 视频采集 201
9.2.2 视频管理 203
9.2.3 视频处理 206
9.3 面向交通监管的海量视频信息提取 211
9.3.1 基于视频信息的车辆目标检测 211
9.3.2 基于视频信息的队列长度检测 212
9.3.3 基于视频信息的流量与速度检测 216
9.3.4 基于视频信息的车牌识别 220
9.3.5 基于视频信息的事件检测 228
9.4 基于海量视频的交通监控与管理 231
9.4.1 自适应交通控制 231
9.4.2 多路口交通事件协同跟踪 245
9.5 实施效果 250
9.6 小结 253
参考文献 253
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