物联传媒 旗下网站
登录 注册
海量数据
  • 为减少用户流失,提高用户保有率,文章介绍一种基于智慧运营平台,将大数据技术和数据挖掘技术相结合,对电信客户流失进行预测的模型。该模型利用大数据技术处理用户离网前的海量数据信息,分析流失用户特征,建立用户流失预测,提前锁定流失风险较高的用户,有针对性地制定维挽策略,精准开展维系挽留活动,能够有效降低用户离网率。
  • 针对物联网技术中亟待解决的海量数据存储问题,提出了一种基于射频识别(RFID)的三层数据存储压缩模型。该模型将数据分为当前数据层、临时数据层和历史数据层,利用每一层中数据的特点分别设计了相应的数据汇总算法,最终实现RFID数据的压缩存储。在该模型的基础之上,提出了针对路径的编码算法,用于对路径进行压缩存储。实验结果表明,该三层存储模型可以有效地压缩存储RFID数据,同时数据汇总算法具有较低的时间复杂度与较高的数据压缩比。
  • 针对RFID中间件将海量数据集中在服务器端处理带来的性能压力问题,提出了一种面向移动设备的可灵活配置RFID中间件(SMM)。SMM可以用于移动设备,具有较好的平台无关性,能部署与多个操作系统中;通过将设备抽象为对象,便于用户通过用户接口(UI)和标准Web接口控制和管理各种移动设备。同时,SMM也提供数据同步功能。实验结果表明,SMM具有能耗低、效率高的优点,可以有效减轻服务器压力,提高系统性能。
  • 为有效整合企业的各类服务、降低重复工作的损耗,提出基于面向服务架构(SOA)的物联网企业应用基础框架,将原有SOA的3层结构细分为6层,定义各层功能,给出.Net平台和Java平台2种实现技术。该框架利用射频标识构建的物联网对企业产品全流程进行监控,通过SOA实现海量数据资源共享和高效利用,为企业资源整合提供一种可行的解决方案。
  • 军事物流是对军用物资的供应链实施动态管理,如何有效的在物资仓储和流动中采集和交换数据,是建立军事物流管理平台的基础,通过海量数据构成的物流信息的处理,使物流过程准确、快速、安全、可控。本文分析了军事物流的特点和国内外RFID技术的应用现状,探讨了在我军事物流中引进RFID技术的可行性。