摘要：为了确保大数据的完整性,对泛在网络隐私大数据完整性验证算法进行研究。首先,确定单项验证主私钥数值,并设计IDB-RDIC安全重叠验证计算结构;其次,创建安全循环描述完整性验证算法模型,同时建立双线性验证矩阵,完成对大数据完整性验证算法的设计;最后,设计对比实验。测试结果表明,在不同的测试时间下,与传统的多云存储大数据完整性验证算法相比,本文设计的隐私大数据完整性验证算法最终得出的哈希比相对较高,表明该算法的实际应用效果更佳,误差较小,具有实际的应用意义。

摘要：为准确分辨电力通信信号中的异常数据信息,并对其实施具有指向性的提取与处理,提出基于大数据挖掘的电力通信信号异常数据提取方法。利用Hadoop挖掘框架,提供异常通信信号原数据集合建立所需的信息参量,联合关联性规则,完成基于大数据挖掘的电力通信异常信号处理。在此基础上,重新编码异常数据特征,再将已编码特征参量与原通信信号对应,实施指向性译码处理,计算解调系数,约束现有编码原则,实现基于大数据挖掘的电力通信信号异常数据提取方法的设计与应用。实验结果显示,与深度置信型辨识制度相比,大数据挖掘型提取方法能够更加准确地分辨电力通信信号中的异常数据信息,符合指向性处理电力信息参量的实际应用需求。

摘要：随着大数据技术的快速发展,教育领域的数据分析逐渐成为研究热点。文中旨在设计并实现一个基于Ha-doop的学情分析系统,通过对教育数据的深度挖掘与分析,为教育工作者提供决策支持,提升教学质量和效果。