国内外现状

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。

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...

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从上世纪70年代开始，国内外遥感影像分类研究逐渐成为学术界关注的焦点。早期主要采用统计模式识别方法，如1980年的最大似然法和1983年的光谱特征分类，主要用于获取森林资源信息。随着技术进步，预处理、多源信息融合、人工智能理论以及分类后处理等新方法应运而生，以提高分类精度。近年来，人工神经网络模型作为综合数据分类方法受到广泛关注。

1.2国内外发展现状1.2.1用户画像的发展与应用Alan Cooper在1983年提出了Persona(用户画像)这一概念(穆德，2007)，他认为Persona是通过从用户真实数据抽象出来的用户模型。对目标不同维度例如用户的年龄、性别、行为特征抽象出用户典型特征，然后将这些典型特征标签化再进行组合，这样便形成了一个用户原型。另外一种对用户画像的定义是对现实生活中的用户行为进行数学建模。通过对用户的人口属性，社会交往，行为偏好等主要信息建模分析，从而抽象出一个用户的信息全貌，为进一步分析用户的行为习惯等重要信息，提供坚实的基础。通过以上两种定义可以得知，用户画像从具象和抽象的角度来说，是对用户信息抽象出的一个标签集合。因此，对于用户画像系统的发展和应用我们可以从用户的自然属性和用户的行为属性角度分别进行详细的阐述。 1.2.1.1用户的自然属性指的是用户的基本信息研究。最基本的自然属性包含用户的年龄，性别，职业、学历，受教育程度等静态信息。用户的社会属性包括婚姻状况，家庭构成，信息渠道等。赖茂生、屈鹏(2008)通过以用户的自然属性、社会属性为切入点，以用户在搜索中使用的查询语言做为研究对象，通过网络调查问卷的方式以及对搜索引擎日志分析方式，在用户的性别、年龄、学历等不同维度来判断用户自然属性对其语言行为的影响。 1.2.2.2用户的行为属性用户画像中对用户的行为进行研究，利用现在的数据挖掘的相关技术来实现，是用户画像的真正价值所在。由于互联网数据的复杂性以及实时性，其研究过程体现用户的行为特征以及兴趣爱好，既可以用过个体层面来发现用户属于什么群体分布，也可以从用户聚集的人群中发现不同个体之间的联系，对于不同的人群给以不用的用户价值，并对不同的用户提供个性的服务，及用不同的营销策略。张慷(2014)基于Hadoop平台，对移动用户的DPI日志处理与分析，从而提

国内数据挖掘软件现状 当前，国内数据挖掘软件发展现状可概括为： 科研为主导: 大部分软件仍处于科研阶段，主要由高校和科研机构进行算法研究。 文献资源有限: 国内数据挖掘领域著作较少，主要依赖翻译国外书籍。 专业社区活跃: 数据挖掘讨论组 (www.dmgroup.org.cn) 为专业人士提供交流平台。 应用领域拓展: 部分公司基于国外成熟产品进行二次开发，推出特定应用解决方案。 国外产品占优势: 市场上的主流数据挖掘软件仍以 IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner 等国外产品为主。 自主研发崭露头角: 以复旦德门 (www.datamining.com.cn) 为代表的国内企业，正积极开发拥有自主知识产权的数据挖掘软件。 国内数据挖掘软件发展面临挑战 核心技术突破: 需加强原创性算法研究，打破国外技术垄断。 人才队伍建设: 培养兼具理论基础和实践经验的专业人才。 应用生态构建: 推动数据挖掘技术与各行业深度融合，拓展应用场景。 未来展望 随着国家对数据产业的重视和投入，以及企业数字化转型的加速，国内数据挖掘软件行业发展前景广阔。

国内在数据挖掘领域的研究相对于国外稍晚起步，但目前发展迅速。1993年，国家自然科学基金首次资助复旦大学进行相关研究项目，自此以后，国内许多科研单位和高等院校纷纷投入到基础理论及应用研究中。

经历了多年的激烈讨论，现在是对NoSQL现状进行阶段性总结的时候。NoSQL的发展如此迅速，以至于难以简单概括其成就和不足。在多个领域，NoSQL不仅在行业内取得了显著成就，也在学术界获得了认可。高校开始将NoSQL纳入课程，不再仅仅教授传统数据库。深入学习关系型数据库仍然重要，而NoSQL作为补充是不可或缺的。在短短几年间，NoSQL领域爆发性增长，产生了数百个新数据库，nosql-database.org列出了150个这样的数据库，包括一些较古老的对象数据库。

SQL基础查询语句——内外连接是数据库管理中常用的数据检索方式。内连接和外连接分别用于从不同数据表中检索相关联的数据。内连接只返回两个表中匹配行的数据，而外连接则返回指定条件下的所有行，即使没有匹配的数据也会显示。通过这些查询语句，可以高效地从数据库中提取需要的信息。

截止2002年9月，亚马逊网站上关于数据挖掘的书籍已达251本。 与此同时，数据挖掘软件产品数量也已达到数百个，其应用范围正在不断扩大。