导读:本文包含了非结构化数据论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:结构化,数据,数据处理,档案,舆情,档案馆,数据传输。
非结构化数据论文文献综述
蒋术[1]（2019）在《基于非结构化数据管理平台的企业数字档案馆建设研究》一文中研究指出近年来,越来越多的企业开始建设数字档案馆,旨在集中统一管理企业数字信息资源,尤其是2017年国家档案局发布《企业数字档案馆(室)建设指南》后,企业数字档案馆建设可谓如火如荼。经过近两年数字档案馆建设实践,笔者发现通过传统的做接口归档的数字档案馆建设模式存在很多问题,已经不再适合企业数字档案馆建设实际。为有效解决现存问题,本文提出了一种基于非结构化数据管理平台的数字档案馆建设模式。(本文来源于《档案天地》期刊2019年10期）
张帆,胡博[2]（2019）在《非结构化大数据存储系统安全性增强技术分析》一文中研究指出伴随着信息技术的不断发展和进步,大数据应用管理受到了广泛关注,为了提升数据应用要点,要践行标准化安全性管理技术,保证数据库数据不被泄漏。并且避免数据拥有者和数据服务平台服务上在用户查询内容管理方面出现异常,有效建立不关联度控制模式,该文分析了非结构化大数据存储系统安全要点,非结构化大数据存储系统安全性增强技术模式,并集中阐释了技术模型,仅供参考。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年26期）
高明,陆宏治,梁雪青[3]（2019）在《电力系统非结构化数据处理方法研究》一文中研究指出本文首先简述了非结构化数据的背景以及电力系统非结构化数据的特点,然后阐述了对非结构化数据挖掘利用时所遇到的问题,回顾了电力系统不同应用层面非结构化数据的处理方法及优缺点。在此基础上,从非结构化数据处理中的数据提取、数据过滤、数据转化和利用方面进行归纳和分析。最后根据电力系统战略规划,提出了未来非结构化数据处理的发展方向。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年17期）
郑美光,杨姣,常成龙,胡志刚[4]（2019）在《非结构化云数据管理系统不稳定数据分区识别算法》一文中研究指出在大数据背景下,非结构化云数据管理系统中数据节点需要处理不断膨胀的原始数据、索引数据和中间数据,"数据膨胀"将显着增加云数据管理系统的时间和能耗等各类开销.为降低非结构化数据管理系统因数据频繁移动而导致的数据传输开销,文中提出了一种不稳定数据分区的识别算法.首先面向非结构化数据管理系统,通过引入云模型理论对存储系统中的数据分区进行云建模,识别出不稳定的数据分区,然后调用相关算法对其进行重新布局.实验结果显示,不稳定数据分区识别算法可以有效地识别出不稳定的数据分区,对其重新布局后,降低数据传输开销的效果显着.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年08期）
朱林,郎乾雯,胡劲蓓[5]（2019）在《大规模非结构化数据资源快速存储方法仿真》一文中研究指出研究一种有效的数据资源快速存储方法,可以减少丢包率,保证存储的稳定性,提高数据存储速度,具备一定的应用价值。针对传统的非结构化数据资源快速存储模式存在能耗均衡性较差、存储延时较长和丢包率较高等问题,提出基于海量存储云调制的非结构化数据资源快速存储方法,该方法将多类别非结构化数据资源集合作为输入,对特征要素进行阈值处理,输出大规模非结构化数据资源关联模型。根据关联模型得到数据资源储存适应的关联强度,将强度与频宽占用概率进行非结构化数据资源储存控制,调节非结构化数据的粒度,依照最小传输粒度频宽梯度传输,加快大规模非结构化数据资源快速存储。通过实验结果验证,上述方法可降低存储延时、减少存储丢包率、保证存储能耗的均衡性,提高大规模非结构化数据资源的存储效率。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年08期）
崔海靖[6]（2019）在《非结构化档案数据的存储及检索研究》一文中研究指出随着档案信息化建设的推进以及各类新兴技术在档案工作中的应用,非结构化档案数据数量急剧增加,为档案工作带来了新的机遇与挑战。非结构化档案数据早已存在于档案工作的方方面面,但由于诸多原因的限制,对于它的研究工作近些年才逐渐深入展开。非结构化档案数据具有量大、增速快、不易兼容等特点,导致其存储与检索工作步骤具有一定的独特性。另一方面,我国档案机构众多,各档案机构非结构化档案数据数量、存储能力和环境等客观条件不尽相同,也为非结构化档案数据的存储与检索工作带来了一定的考验。因此,非结构化档案数据存储与检索的研究,应当分门别类地进行,结合档案数据自身特点和档案机构的客观条件,进行分析讨论,提炼出有针对性的管理方法。本文结合非结构化档案数据的自身特点以及档案工作的实际情况,就非结构化档案数据的存储与检索的方法进行研究。首先在绪论部分对本文的研究所涉及到的相关概念、研究现状、研究的目的与意义、研究的创新与不足进行了介绍。绪论之后,共分为五个章节,第一章节对非结构化档案数据的基本特点以及在存储与检索过程中遇到的一些问题进行了介绍。第二至第四章节,则分别从OS文件系统、电子文件管理系统、大数据叁种不同的非结构化档案数据所处的环境,对档案数据的存储与检索方法进行了研究与探讨,分析不同方法的优缺点以及相关案例。第五章节对于文章中所提及的存储及检索方法进行了总结与展望,文章最后对论文的全部内容进行了总结阐述。(本文来源于《辽宁大学》期刊2019-05-01）
王晨妮,王宇晨,张超,刘蓝静,孙钜晖[7]（2019）在《基于非结构化数据处理的网络舆情监测系统》一文中研究指出针对目前热点焦点问题更新频率高,企业对自身舆情监测不到位的情况,设计开发出一套完整体系性的企业网络舆情监测系统。该系统可针对企业的相关信息进行非结构化数据处理,同时利用情感分析及个性化处理技术,形成可视化的舆情分析报告,为企业分析预测自身舆情提供了完善的渠道。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年13期）
杨熳[8]（2019）在《非结构化内部审计数据及其处理探析》一文中研究指出非结构化内部审计数据有着异构程度高、存储分散、处理难等特点,处理时应围绕审计目标,厘清数据的种类和处理方法,通过构建非结构化审计数据处理的逻辑框架,有针对性地运用各种处理方法,达到提高审计质效的目的。(本文来源于《中国内部审计》期刊2019年04期）
王烨[9]（2019）在《基于“企业年度工作报告”浅析非结构化数据的处理和应用》一文中研究指出大数据时代,数据正在成为一种生产资料,一种稀有资产和新兴产业。数据不仅是"副产物",而是可被再次甚至加工的原料,一种可持续发展的生产资料,通过对其探索以实现更大价值。数据作为国家基础性战略资源,受到党中央、国务院的高度重视,在当今经济社会发展中大数据的作用不可小觑,党的十八届五中全会提出了"实施国家大数据战略",国务院也印发了《促进大数据发展行动纲要》,目的在于全面推动大数据的发展,意在建设数据强国。海量存储空间和高速运算速度,将从"样本数据采集"到"全量数据采集"变成现实,而这种转变就要求政府及企业需要对现有积累的数据进行重新审视。(本文来源于《经济师》期刊2019年04期）
刘颖[10]（2019）在《大型企业非结构化数据管理平台设计》一文中研究指出为了应对大型企业对非结构化数据的合理管理和有效应用两个方面要求,设计了非结构化数据管理系统平台,分析该系统平台的设计架构、接口设计、功能设计和主要功能模块。该系统可用于对企业各类非结构化数据的有效全生命周期管理,并拥有更好的客户体验,能够最大限度的贴合企业内容管理的特点,支持大规模,集团型的知识管理需求。非结构化数据是企业重要的信息资产,如何安全的存储非结构化数据,并将之高效的利用,是企业经常面对的难(本文来源于《中国科技信息》期刊2019年07期）
非结构化数据论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
伴随着信息技术的不断发展和进步,大数据应用管理受到了广泛关注,为了提升数据应用要点,要践行标准化安全性管理技术,保证数据库数据不被泄漏。并且避免数据拥有者和数据服务平台服务上在用户查询内容管理方面出现异常,有效建立不关联度控制模式,该文分析了非结构化大数据存储系统安全要点,非结构化大数据存储系统安全性增强技术模式,并集中阐释了技术模型,仅供参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非结构化数据论文参考文献
[1].蒋术.基于非结构化数据管理平台的企业数字档案馆建设研究[J].档案天地.2019
[2].张帆,胡博.非结构化大数据存储系统安全性增强技术分析[J].科技资讯.2019
[3].高明,陆宏治,梁雪青.电力系统非结构化数据处理方法研究[J].现代信息科技.2019
[4].郑美光,杨姣,常成龙,胡志刚.非结构化云数据管理系统不稳定数据分区识别算法[J].华南理工大学学报(自然科学版).2019
[5].朱林,郎乾雯,胡劲蓓.大规模非结构化数据资源快速存储方法仿真[J].计算机仿真.2019
[6].崔海靖.非结构化档案数据的存储及检索研究[D].辽宁大学.2019
[7].王晨妮,王宇晨,张超,刘蓝静,孙钜晖.基于非结构化数据处理的网络舆情监测系统[J].科技创新与应用.2019
[8].杨熳.非结构化内部审计数据及其处理探析[J].中国内部审计.2019
[9].王烨.基于“企业年度工作报告”浅析非结构化数据的处理和应用[J].经济师.2019
[10].刘颖.大型企业非结构化数据管理平台设计[J].中国科技信息.2019
论文知识图
