商业银行容灾系统建设方案

根据商业银行对容灾中心的定位描述,容灾系统不仅具有基本的容灾功能,而且是连接生产核心系统与辅助系统的桥梁．因此,建设容灾系统具有十分重要的现实意义．鉴于容灾系统建设是一个涉及面广、专业性强的系统工程,本文对容灾系统建设的总体原则和思路进行了研究,探讨各种容灾可用技术,并进行分析对比,提出了系统构架,对商业银行容灾系统的建设具有参考价值．     

Oracle数据库系统分析的容灾性应用研究

针对Oracle数据库应用系统的容灾性,分析存储层次容灾方式、应用层次容灾方式、操作系统层次容灾方式、数据库层次容灾方式4种容灾方式,在此基础上,设计了基于ORACLE数据库应用的容灾系统,对Oracle数据库容灾技术的应用进行了更深一步的研究,并给出Oracle数据库容灾技术应用的实际效果比对分析结果。     

浅析中小企业数据容灾理论和技术

文中系统地分析了企业数据容灾的理论和技术。介绍建立一个容灾备份系统,首先要了解容灾备份的等级要求和评价指标,其次要了解其具体实现技术。最后对容灾系统的关键技术进行了分析和讨论。     

现代容灾系统及技术

该文归纳总结了现有容灾系统的体系结构,并在此基础上阐述了容灾系统所使用的技术。具体讨论了本地容灾、数据容灾、网络容灾、服务容灾技术的工作原理及各自特点,并重点阐述了数据备份技术。     

新农合信息系统数据备份与容灾设计

探讨了如何有效增强新农合信息系统数据的安全性,确保业务系统的连续性。利用数据备份与数据容灾技术,并以"整体规划、分步实施、逐年投入"的建设思路来构建新农合信息系统数据备份与容灾系统。详述了新农合信息系统数据备份与容灾系统的三个建设阶段内容,即本地数据备份系统建设、异地数据级容灾建设、应用级容灾建设,并分阶段实施,以确保建成一个有效的、全面的数据备份与容灾系统。     

远程容灾系统设计框架

随着数据信息越来越成为核心资源和社会对数据存储安全的迫切需求,以及网络存储技术的快速发展,远程容灾系统成为当前工业界和学术界共同关注的热点。但当前对容灾系统的研究主要集中于具体技术的研究开发和实现优化,而从系统的角度研究如何将这些容灾技术整合起来组成有机的远程容灾系统,以及对远程容灾系统进行评价和设计优化,则缺少足够的技术支持。文章提出了远程容灾系统统一结构框架,并对系统的组成,主要设计空间和设计参数进行了总结和分析,进而给出了远程容灾系统形式化模型RDS,分析了系统的组成、设计参数、设计目标及限定条件。     

连续性业务系统中容灾备份系统的建设

对于业务连续性要求较高的系统,采用容灾系统实现数据保护和信息系统业务连续性保护已显得越来越重要.文章介绍了杭州市劳动信息系统的业务连续性特点以及建设容灾备份系统的背景;提出了容灾备份系统建设的具体目标;通过对当前有关容灾备份系统建设的技术分析,提出了杭州市劳动信息系统容灾备份系统建设方案;分析了方案的局限性,并对系统进一步发挥作用提出了建议.     

数据容灾系统与CDP技术

数据容灾系统向来被认为是信息安全领域中的一项重要内容.为帮助大家更全面、更深入地了解数据容灾系统的相关知识与技术,文中对传统的数据容灾系统及其所采用的相关技术进行了系统的整理与介绍,对数据备份与数据复制两项技术做了重点论述,对目前最热门的技术CDP作了较深入的探讨.结果表明,当前及今后一段时间内,传统的数据容灾技术在某些应用领域中依然比较适合,而CDP作为一种新型的技术理念,在容灾领域中扮演着越来越重要的角色.随着其技术的日臻成熟完善,最终将会完全取代传统的容灾技术.     

航天测控系统远程数据容灾方案设计与验证

航天测控系统中的重要资产数据对航天任务的成败有重要影响,必须建立数据容灾系统以保障关键数据的安全。分析了当前航天测控系统关键资产数据采用的备份方式及容灾的要求,基于Oracle数据库的远程复制功能研究了航天测控系统远程数据容灾技术,设计了航天测控系统远程数据容灾方案,并搭建模拟实验环境对方案进行了实验测试。实验结果表明,容灾方案能够达到第五级的容灾级别,满足可恢复性、可靠性和实时性指标要求,实现对航天测控系统关键资产数据的远程容灾。     

基于信息系统容灾技术的数据存储脆弱性分析

论文针对近几年迅速发展的信息系统远程容灾技术进行数据存储结构的脆弱性分析,对目前仍在普遍采用的DAS、NAS和SAN技术以及新近发展的IP存储技术进行简单的介绍,并提出对这些数据存储技术给容灾系统带来的安全威胁的看法,分析现有的容灾技术所存在的安全隐患,提出通过层叠文件系统技术对容灾系统添加透明加密层的方案,为容灾系统的进一步开发和对已有系统的改进提供新的思路.     

基于直推式学习的中文情感词极性判别

态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持。目前已有的态度挖掘算法绝大多数都基于情感词典来识别情感词,在此基础上判别句子或文本的总体态度倾向。然而,手工构造和维护一部完善的情感词典是不现实的。对中文情感词的极性判别问题进行了研究,提出了基于直推式学习的中文情感词极性判别算法。该算法以少量情感词为种子,利用词典中词汇的解释信息,直推出其他词的情感极性。与使用相同情感种子词的解释信息作为训练数据的有监督学习算法相比,直推式学习算法的识别精度提高了20%左右。     

基于N-gram超核的中文倾向性句子识别

倾向性句子识别是文本倾向性分析的重要组成部分,其目的是识别文档中具有情感倾向的主观性句子。中文句子的倾向性不仅与倾向词有关,而且还跟句法、语义等因素有关,这使得倾向性句子识别不能简单地从词语的倾向性来统计得到。该文提出了一种基于N-gram超核的中文倾向性句子识别分类算法。该算法基于句子的句法、语义等特征构造N-gram超核函数,并采用基于该超核函数的支持向量机分类器识别中文倾向性句子。实验结果表明,与多项式核、N-gram核等单核函数相比,基于N-gram超核的中文倾向性句子识别算法在一定程度上能有效识别倾向性句子。     

基于案例推理的网络舆情辅助决策系统研究

为了实现网络舆情监测与辅助决策,提出一种基于案例推理的网络舆情辅助决策系统框架。首先综述网络舆情研究现状,提出基于案例推理的网络舆情辅助决策系统的意义;其次,研究基于案例推理的网络舆情辅助决策系统的工作流程,并提出基于案例推理的网络舆情辅助决策系统的框架;接着研究基于案例推理的网络舆情辅助决策系统中的关键内容,即案例表示与检索,并给出详细实现方法;最后,在以上研究基础上实现原型系统,结果表明该系统可以有效实现舆情辅助决策。     

基于Agent的战争舆情演化模型研究

基于仿真实验研究战争舆情演化规律是战争复杂系统建模与仿真要解决的新问题.针对战争舆情演化仿真的需求,在界定舆论、舆论战、战争舆情的概念和分析影响战争舆情变化主要因素的基础上,提出了采用基于Agent的建模方法构建战争舆情演化模型的思路,探讨了基于Agent的战争舆情演化模型结构,研究了有关模型设计与实验的前端、内核、输出等问题.建立了模型原型,进行了有关的仿真实验.仿真实验结果表明,基于Agent的战争舆情演化仿真具有可信性和可用性.     

融合文本概念化与网络表示的观点检索

观点检索是自然语言处理领域中的一个热点研究课题.现有的观点检索模型在检索过程中往往无法根据上下文将词汇进行知识、概念层面的抽象,在语义层面忽略词汇之间的语义联系,观点层面缺乏观点泛化能力.因此,提出一种融合文本概念化与网络表示的观点检索方法.该方法首先利用知识图谱分别将用户查询和文本概念化到正确的概念空间,并利用网络表示将知识图谱中的词汇节点表示成低维向量,然后根据词向量推出查询和文本的向量并用余弦公式计算用户查询与文本的相关度,接着引入基于统计机器学习的分类方法挖掘文本的观点.最后利用概念空间、网络表示空间以及观点分析结果构建特征,并服务于观点检索模型,相关实验表明,本文提出的检索模型可以有效提高多种检索模型的观点检索性能.其中,基于统一相关模型的观点检索方法在两个实验数据集上相比基准方法在MAP评价指标上分别提升了6.1%和9.3%,基于排序学习的观点检索方法在两个实验数据集上相比于基准方法在MAP评价指标上分别提升了2.3%和14.6%.     

基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法

中文评价对象与评价词抽取是文本倾向性分析的重要问题.如何利用评价对象与评价词之间的语法、共现等关系设计模型是提高抽取精度的关键.本文提出了一种基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法.该方法首先利用词对齐模型抽取评价对象与评价词搭配;然后,考虑评价对象与评价词的依存句法关系、评价对象内部的共现关系和评价词内部的共现关系,建立多层情感关系图,接着利用随机游走方法计算候选评价对象与评价词的置信度;最后,选取置信度高的候选评价对象与评价词作为输出.实验结果表明,与现有的方法相比,本文所提出的方法不仅对评价对象和评价词的抽取精度均有显著提升,而且具有良好的鲁棒性.     

案件要素异构图的舆情新闻抽取式摘要

是指从与司法案件相关的舆情信息中抽取与案件相关的句子作为摘要。在案件舆情文本中通常包含如涉案人员、案发地点等案件要素,这些案件要素对于摘要生成有着重要的指导意义。因此,针对案件舆情文本的特点,提出一种基于案件要素异构图的抽取式摘要模型。首先通过基于图注意力机制融入案件要素的方法,构建一个由句子节点、词节点和案件要素节点组成的异构图,来捕捉句子间的关联关系,最后对句子进行分类,生成摘要。在基于百度百科构建的案件舆情数据集上进行实验,结果表明,模型相比基于注意力机制融入案件要素的方法在ROUGE-L上取得14.22个百分点的提升。     

基于事理知识图谱的舆情推演方法

一直以来舆情态势发展的多元性、复杂性使其难以有效管控,一些负面舆情会激化矛盾,给社会安定带来不利影响.提出了一种基于事理知识图谱的舆情事件推演方法,通过神经网络挖掘事件因果逻辑,连接因果事件构成事理知识图谱.向量化事件节点以融合归并相似节点降低图谱冗余,增强图谱泛化性.根据事理知识图谱反映的发展逻辑对目标舆情事件的演化趋势进行预测.以自然灾害舆情事件为例,实验结果表明提出的方法能够有效预测舆情事件发展方向,可以为舆情监管提供一定支持.     

基于两级传播理论的舆论超网络传播分析

社交网络挖掘可以使人们更好地认识信息在网络中的传播规律,分析信息在事件中的传播特点。现有的文献研究主要集中于舆论事件社交网络的静态建模,以及针对一些共性特点的仿真验证,而对舆论事件模型结构变化的讨论较少。本文尝试从两级传播理论出发,采用三层超网络结构对舆论事件不同时段构建传播分析模型,给出舆论演化分析度量指标,挖掘超网络结构变化的特点,探索舆论酝酿期积蓄力量的潜在因素。以长生疫苗事件进行分析,发现需要在酝酿期有多样化的意见领袖不断在各个话题中进行牵引,在积累了潜在的舆论人群之后才能促成舆论爆发。     

解读微博热门话题映射的网络舆论特征

微博网络舆论的传播逐渐成为一种基于人际关系的网络传播。介绍了微博平台网络舆论的整体特征,通过图表展现了月度热门话题的网络舆论走向,指出了微博对网络舆论模式的改变,最后对微博所带来的主要问题进行了分析。