国内外发展现状 - GM T 0002-2012 SM4分组密码算法

本章gm t 0002-2012 sm4分组密码算法

(3)用户数据的更新始终是持续进行的。当用户画像数据库发生变化时，如何有效地进行数据更新和维护成为一个关键问题。一种方法是全量数据更新，即重新生成用户画像，但这种方法耗时且计算量大。另一种方法是采用增量更新，只更新发生变化的数据部分，从而减少计算量。现今许多系统普遍采用增量更新的策略。增量更新通常采用滑动窗口过滤法，通过移动时间窗口来更新数据，避免全量计算，提高效率。增量更新的前提是存储历史数据的中间值，基于中间值和增量数据计算用户画像。不同粒度的数据计算可根据用户查询需求灵活调整。本章详细介绍了用户画像系统的实现过程，包括静态信息标签和动态信息标签的生成方法，以及用户画像标签系统的存储管理和数据更新功能。

spark 0 2024-08-08

评估GM T 0002-2012 SM4分组密码算法的应用效果

(4) 4G流量收入同比增幅提升至51.3%，超过全省平均增幅1.2%。T网用户流量平均使用量达350M。4G套餐办理数从2015年12月的48.5%稳步增长至2016年6月的53.6%。应用结果详见图5-2。

spark 0 2024-08-11

gm t 0002-2012 sm4分组密码算法个性化推荐内容

基于用户属性和行为，对流量稳定型、抑制型、尝鲜型、波动型用户进行个性化推荐，促进流量经营，实现数据业务人均流量提升。个性化推荐维度包括：基本属性、套餐、业务、产品。

spark 4 2024-05-13

关于GM/T 0002-2012 SM4分组密码算法的研究背景及意义

根据QuestMobile数据显示，截至2017年3月，国内移动互联网用户总数突破10亿，占中国互联网用户总数80%以上。移动互联网流量占比达75%，非话音业务收入比重从69.5%增至75.0%。移动数据及互联网业务收入占电信业务收入比重从26.9%增至36.4%。2016年，4G用户增长和移动互联网应用普及，使得移动互联网接入流量大幅增长至93.6亿G，用户月均移动互联网接入流量达772M，同比增长98.3%。虽然智能终端带动了流量增长，但运营商的网络建设未能跟上终端流量快速增长的压力。

spark 2 2024-07-18

基于SM4分组密码算法的用户画像系统设计与实现

用户画像系统设计与实现基于四川某地市移动公司经营分析系统数据，针对用户画像系统构建需求，设计并实现了一套基于SM4分组密码算法的用户画像系统。系统方案设计系统方案设计遵循用户画像系统构建方法，首先调研建模所需样本数据，并对获取的用户数据进行清洗。随后，通过对用户行为数据进行分析挖掘，建立数据模型，生成用户画像标签。最后，将生成的标签数据进行存储，并通过用户画像系统为运营商营销提供支持。功能架构用户画像系统的功能框架主要由以下三个部分组成：数据收集层: 负责收集用户访问数据、使用数据、身份认证数据、计费数据、业务定制数据以及客户信息等。数据模型标签层: 负责对收集到的用户数据进行清洗、分析和挖掘，建立数据模型，并生成用户画像标签。数据基础管理层: 负责对生成的标签数据进行存储和管理，并为用户画像系统的其他功能模块提供数据支持。安全性设计本系统采用SM4分组密码算法对用户敏感数据进行加密保护，确保用户数据安全。系统优势高效性：系统采用分布式架构，能够高效处理海量用户数据。安全性：系统采用SM4分组密码算法，保障用户数据安全。可扩展性：系统采用模块化设计，方便后续功能扩展。应用前景本系统可广泛应用于电信、金融、互联网等行业，为企业提供精准营销、客户关系管理等方面的支持。

spark 3 2024-06-21

国内外量化交易研究现状分析

1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状国外有关量化交易的研究内容非常广阔，这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法，通过统计建模与统计决策的理论，将复杂的金融理论与投资实务相结合，具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号，给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子，构建多因子策略，从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术，特别是对三大类金融工具箱的介绍，具有良好的实操性。Andrew Pole阐述了统计套利的发展历程和基本原理，特别是对实施统计套利过程中所用的几类重要统计模型进行了分析。Irene Aldridge全面介绍了高频交易的历史、适用范围、实施高频交易所需的模型和关键技术，并对交易的整个流程进行了详细介绍。Barry Johnson为量化投资中的算法交易程序设计部分提供了技术基础。 1.2.2 国内研究现状国内有关量化交易的研究主要由中国量化投资学会理事长丁鹏博士主导，涵盖多个领域。

数据挖掘 0 2024-10-31

数据质量管理——基于 SM4 分组密码算法

(3) 数据质量管理元数据基础数据管理应为画像系统的数据质量管理提供支持，建立数据质量监控模块，形成对系统数据使用情况的全程监控。数据质量需监控数据的结构完整性、空值率、主键外键的完整性，通过定义脚本结合不同维度的数据表，采用不同的规则验证数据。 4.3.3 标签生命周期管理用户画像系统的标签生命周期管理包括标签的创建、审核、编辑、使用、下线。 4.3.3.1 标签创建创建标签指平台人员利用权限创建特定用户群、产品或业务特征标签。标签应以简单易懂语义化形式描述。创建方式包括：- 基于分级系统模型- 业务人员根据标签体系基础和属性使用规则创建- 导入现有数据创建标签功能：- 包含基本信息和属性信息- 支持树状结构分类管理- 支持批量生成标签 4.3.3.2 标签审核审核人员对新标签进行审核，确保标签描述准确、能提供准确服务。审核包括：- 查询浏览待审核标签内容- 标签审核日志- 审核结果通知

spark 6 2024-05-13

基于 SM4 分组密码算法的静态信息标签构建与应用

静态信息标签构建用户的静态信息标签源于其基本属性信息，涵盖基本资料、使用套餐、业务类型等方面，能够直观地描述用户特征，为用户分群和存量运营提供数据支撑。静态信息标签构建主要分为两级：一级标签: 包含用户的基本属性、终端设备信息、基础业务信息、消费价值、渠道偏好等。二级标签: 对一级标签进行细分，例如将用户的基本属性细分为性别、星座、职业、在网时间等。基础属性标签用户的基础属性标签可以通过相关业务系统和信息服务系统直接获取，只需进行数据清洗整理，无需建模分析即可获得，例如用户的性别、年龄、学历等信息。 | 标签 | 取值示例 || :------- | :----------- || 性别 | 男，女 || 年龄 | 18 … || 学历 | 初中，高中… || 地域 | 华北，华南… || 婚姻状况 | 未婚，已婚 | 业务属性标签用户的业务属性标签以其业务信息为数据基础，可以将用户使用的不同类别业务名称直接作为标签，也可以对业务类别名称进行修改和整合。应用基于 SM4 分组密码算法，可以对用户的静态信息标签进行加密存储和传输，保障用户信息安全。例如，在用户画像构建、精准营销、客户关系管理等场景中，可以使用加密后的静态信息标签进行数据分析和挖掘，提升数据安全性和隐私保护能力。

spark 2 2024-06-21

国内外研究现状Linux内存取证及其方法

1.2 国内外研究现状 1.2.1 Linux内存取证研究现状在对计算机系统进行取证调查时，具备获取和分析物理内存(RAM)数据的能力是至关重要的。因为，物理内存中不仅保存有最近运行程序、打开文件以及访问网络等操作所留下的痕迹信息，并且还能检索到一些只在内存中出现且未曾保存到硬盘上的数据信息，例如恶意代码入侵的痕迹信息以及磁盘加密文件的解密密钥等易失性数据信息。与此类似的是，在进行Android手机取证调查时，同样需要具备获取和分析物理内存（也称作运行内存）数据的能力。由于Android系统是基于Linux内核开发的，因此可以把Linux内存取证的研究思路和方法借鉴到Android物理内存取证的研究工作中。 Linux内存的获取方法获取Linux内存镜像传统的方法是在dev/mem目录下使用dd命令获取物理内存的映射文件，但只可以获取到物理内存前896MB的数据。如果物理内存的大小超过896MB，则无法获取完整的内存数据。随着Linux内核安全机制的增强，从内核版本Linux 2.6开始这种方法便在所有的Linux系统发行版中被禁止了。为了获取物理内存中完整的内容，J. Sylve和A. Case[3]开发了可导入内核模块LiME（以前被称为DMD）[4]，取证调查人员把该内核模块加载到系统内核就可以获取到Linux和Android系统的完整内存(RAM)镜像。这虽然被公认为目前最好的方法，但是加载...

SQLite 0 2024-10-30