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清华大学学报(自然科学版)  2017, Vol. 57 Issue (3): 264-269    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.26.007
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基于大数据的社会治理数据集成及决策分析方法
洪之旭1, 陈浩2, 程亮3
1. 泰华智慧产业集团股份有限公司, 济南 250101;
2. 济南市市中区发展和改革委员会, 济南 250001;
3. 九三学社济南市委员会, 济南 250012
Social governance data integration and decision analysis method based on big data
HONG Zhixu1, CHEN Hao2, CHENG Liang3
1. Telchina Smart Industry Group Co., Ltd., Jinan 250101, China;
2. Shizhong District of Jinan City Development and Reform Commission, Jinan 250001, China;
3. Jinan City Commission of Jiu San Society, Jinan 250012, China
全文: PDF(1248 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为解决社会治理分布式数据集成复杂和数据分析可视性弱的问题,该文提出一种分布式数据集成及可视化应用方法。该方法基于大数据处理模式,将分散在不同网络路由的数据库数据接入、抽取和集成,进行挖掘分析,增强数据动态描述和Web可视化能力,提供面向服务的智慧化社会治理决策分析与应用。在此基础上设计开发了一个原型系统并进行了试用。实验结果表明:该方法提升了数据集成的实时性、安全性、准确性和数据分析的可视化,且比传统模式更加简化。
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作者相关文章
洪之旭
陈浩
程亮
关键词 社会治理数据集成决策分析大数据智慧化    
Abstract:This paper presents distributed data integration and visualization methods for distributed data integration for complex social governance data sets which have weak data analysis. The enhanced dynamic data description and Web visualization capabilities facilitate service-oriented intelligence society governance decision analyse using the large data processing mode to access, extract, integrate, and mine scattered data in different network routing databases. This paper presents a prototype system with trial evaluations. The results show that this method enhances real-time data integration, security, accuracy and data analysis visualization, and is more streamlined than the traditional model.
Key wordssocial governance    data integration    decision analysis    big data    smart
收稿日期: 2016-06-30      出版日期: 2017-03-15
ZTFLH:  TP39  
引用本文:   
洪之旭, 陈浩, 程亮. 基于大数据的社会治理数据集成及决策分析方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2017, 57(3): 264-269.
HONG Zhixu, CHEN Hao, CHENG Liang. Social governance data integration and decision analysis method based on big data. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2017, 57(3): 264-269.
链接本文:  
http://jst.tsinghuajournals.com/CN/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.26.007  或          http://jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2017/V57/I3/264
  图1 设计模型结构
  图2 平台技术架构
  图3 数据集成处理结构
  图4 数据处理模型构建结构
  图5 算法实现
  图6 平均响应时间测试结果
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