论文三大数据网

三网可查代表三个都可以查询到的。三网是指知网、万方、维普国内三大检索系统，论文三网可查的意思就是作者发表的文章可以在这三个数据平台检索到，三网可查是论文发表的一种要求和标准，国内学术论文发表中有些是该要求的，有些则只要求知网检索。知网、万方、维普虽说都是国内权威的数据库，但是相比较而言，知网在国内的知名度和影响力是虽大的，因此在各种领域的论文发表要求中，知网检索是比较常见的要求，万方检索和维普检索的要求相对少一些，知网检索的刊物或者文献也是数量最多的，无论是平时的额工作学习还是晋升考核，知网的作用都是十分明显的。知网虽说用处更广，但并不意味着其他数据库就毫无用处，在职称评审或者其他考核中，其他数据库的检索也是受认可的，具体要看哪种系统受认可，按照具体要求去选择相应数据库检索的刊物发表自己的文章即可，三网可查的文章通常比知网可查作用更明显，适用范围更广泛一些。

知网，万方数据库，维普网。

知网：

内容服务：网络出版，论文数据，出版平台，文献数据，分类统计，知识检索，专业主题

CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、同方股份有限公司发起，始建于1999年6月。在党和国家领导以及教育部、中宣部、科技部、国家新闻出版署、国家版权局、国家发改委的大力支持下，在全国学术界、教育界、出版界、图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下，CNKI工程集团经过多年努力，采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的"CNKI数字图书馆"，并正式启动建设《中国知识资源总库》及CNKI网格资源共享平台，通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。

万方数据库

万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。

维普网

维普网，建立于2000年。经过多年的商业运营，维普网已经成为全球著名的中文专业信息服务网站。

网站陆续建立了与谷歌学术搜索频道、百度文库、百度百科的战略合作关系。网站遥遥领先数字出版行业发展水平，数次名列中国出版业网站百强，并在中国图书馆业、情报业网站排名中名列前茅

各个数据库都有其自身的特点。排序就是你说的这个顺序

中国三大论文数据库

1、中国知网：

知网，是国家知识基础设施的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目。由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。

凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务，中国知网在业界享有极高的声誉，在2007年，中国知网旗下的《中国学术期刊网络出版总库》获首届“中国出版政府奖”，《中国博士学位论文全文数据库》、《中国年鉴网络出版总库》获提名奖。

2、万方：

万方数据库是由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。

其开发公司——万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。

3、中国年鉴网络出版总库

中国年鉴网络出版总库是目前国内最大的连续更新的动态年鉴资源全文数据库。内容覆盖基本国情、地理历史、政治军事外交、法律、经济、科学技术、教育、文化体育事业、医疗卫生、社会生活、人物、统计资料、文件标准与法律法规等各个领域。

4、中国引文数据库

该库收录了中国学术期刊(光盘版)电子杂志社出版的所有源数据库产品的参考文献，涉及期刊类型、学位论文类型、会议论文类型、图书类型、专利类型、标准类型、报纸类型等超千万次被引文献。

该库通过揭示各种类型文献之间的相互引证关系，不仅可以为科学研究提供新的交流模式，同时也可以作为一种有效的科学管理及评价工具。

5、维普数据库系统

维普资讯网建成于2000年，现已成为全球著名的中文信息服务网站，是Google Scholar最大的中文内容合作网站，中国最大的数字期刊数据库，目前拥有2000余家集团用户，网站注册用户数超过200余万。

网站内容服务包括9000余种/2000万篇中文期刊全文；30余个国家/11300余种/800余万条外文期刊文献；400多种重要中文报纸信息，学科覆盖理、工、农、医、文、史、哲、法各个领域，并提供网上每日更新。

知网，万方数据库，维普网。

知网：

内容服务：网络出版，论文数据，出版平台，文献数据，分类统计，知识检索，专业主题

万方数据库

维普网

维普网，建立于2000年。经过多年的商业运营，维普网已经成为全球著名的中文专业信息服务网站。

1.国家哲学社会科学文献中心

现有中文期刊、外文期刊、古籍等资源，收录哲学社会科学相关领域文献共计1000万余条，提供有线阅读、全文下载等服务；还收录有国内外哲学社会科学领域重要的政府机构、高等院校、学术机构以及数据库的链接，便于查阅、使用。

2.中国国家图书馆

以国家图书馆20多年来收藏的博士论文为基础建设的学位论文全文影像数据。

3.全国图书馆参考咨询联盟

拥有230万种以上的电子图书，4000万篇以上中文期刊论文，2600万篇以上外文期刊论文以及大量的学位论文、会议论文等数字化资源，是一个全国性的文献服务平台。

4.超星电子图书

超星电子图书数据库是全球最大的中文在线图书馆之一，拥有丰富的电子图书资源，中文图书目前已达百万余种，并且每天仍在不断的增加和更新。图书涵盖中图法22个大类，拥有大量珍本、善本、民国图书等稀缺文献资源。

iData是由北京大学、清华大学、浙江大学、复旦大学等师生学者共同筹建的用于教学、科研目的的公益互联网项目，一个号称全世界最大的中文知网镜像网站。对于需要中文文献的你是个不错的选择。

文献馆

seek68文献馆中外文献数据库整合汇总。所需文献基本都可以检索下载到，每天没有篇数限额。

7.读秀

读秀是由海量全文数据及资料基本信息组成的超大型数据库。为用户提供深入内容的章节和全文检索，部分文献的原文试读，以及高效查找、获取各种类型学术文献资料的一站式检索。

8.国内三大权威数据库中国知网、万方、维普、这里就不多做介绍了。

论文数据库有：中国知网、万方数据资源系统、维普数据库、万方数据等。

1、中国知网

也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。收录1994年以来国内6600种期刊，包括了学术期刊于非学术期刊，涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。

2、万方数据资源系统

由中国科技信息研究所，万方数据股份有限公司研制。该数据库收录的期刊学科范围广，包括了学术期刊于非学术期刊，提供约2 000种的电子期刊的全文检索被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊（遴选）数据库来源期刊”的收录证书。

3、维普数据库

也称中文科技期刊数据库，维普科技期刊数据库，由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9000余种期刊，包括了学术与非学术期刊。

4、万方数据

万方数据提供中国大陆科技期刊检索，是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。隶属于万方数据资源系统，对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。

三大文献全文数据库的认识论文

万方数据库、维普资讯网、中国知网的区别\x0d\x0a简单比较：\x0d\x0a1、从收录情况来看，维普收录最久，万方收录时间最短，但是现刊万方收录最好，维普最近两年的很多期刊都没有了，特别是医学类的。\x0d\x0a2、文档的清晰度：万方最高，维普最差。\x0d\x0a3、使用方便性：知网和万方差不多，维普最差。\x0d\x0a4、其它：万方的期刊浏览功能做的很好。\x0d\x0a更加深入比较：\x0d\x0a中国知识资源总库（CNKI）《中国知识资源总库》是由清华大学主办、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社出版、清华同方知网（北京）技术有限公司发行、数百位科学家、院士、学者参与建设，精心打造的大型知识服务平台和数字化学习系统。目前，《总库》囊括了自然科学、人文社会科学及工程技术各领域知识，拥有期刊、报纸、博硕士培养单位的博士和优秀硕士学位论文、全国重要会议论文、中小学多媒体教辅以及1000多个加盟数据库。全文采用CAJ和PDF格式，必须下载专门的CAJ和PDF浏览器才可阅读。\x0d\x0a中国知识资源总库的重点数据库有：\x0d\x0a\x0d\x0a《中国期刊全文数据库（CJFD）》截至2007年3月共收录了国内8127种期刊，全文文献总量已达2272万多篇，收录起始时间一般为1994年，个别追溯到1979年或创刊年，按学科分126个专题，内容每日累增。产品形式有网络形式、光盘形式、《中国期刊专题全文数据库光盘版》。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（CDMD）》收录2000年至今300多个博硕士培养单位的学位论文，内容每日累增。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国重要报纸全文数据库（CCND）》收录2000年至今1000多种重要报纸，内容每日累增。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国重要会议论文集全文数据库》（CPCD）收录2000年至今400家学术团体的会议论文，内容每日累增。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国企业知识仓库（CEKD）》收录国内5400余种核心与专业特色期刊、博硕论文、报纸、行业标准、法律法规、行业经济数据统计、行业深度研究报告、技术发展动态、国外经济发展动态等信息，涵盖企业技术创新、经营决策、企业管理、WTO、行业动态等专业资料信息。\x0d\x0a\x0d\x0a《中国图书全文数据库》《中国年鉴数据库》《各行业百科数据库》《声像资料数据库》《《保持共产党员先进性教育》专题数据库》等。\x0d\x0a以中国期刊全文数据库为例讲解CNKI的检索方式。中国期刊全文数据库有分类检索、初级检索、高级检索和专业检索四种方式。在每种方式的检索结果（包括二次检索的检索结果）里都可以进行二次检索，可以无数次的进行，逐步缩小检索范围，直至检索结果为零。\x0d\x0a\x0d\x0a重庆维普资讯有限公司是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人。自1989年以来,一直致力于期刊等信息资源的深层次开发和推广应用,集数据采集、数据加工、光盘制作发行和网上信息服务于一体；收录有中文期刊8000种,中文报纸1000种,外文期刊4000种,拥有固定客户2000余家。目前已成为推动我国数字图书馆建设的坚强支柱之一。\x0d\x0a\x0d\x0a在以上的数据库中，最为常用也最受大家欢迎的是《中文科技期刊数据库》。它源于重庆维普资讯有限公司1989年创建的《中文科技期刊篇名数据库》，其全文和题录文摘版一一对应，经过16年的推广使用和完善，全面解决了文摘版收录量巨大但索取原文繁琐的问题。全文版的推出受到国内广泛赞誉，同时成为国内各省市高校文献保障系统的重要组成部分。《中文科技期刊数据库》还是目前世界最大的连续动态更新的中文期刊全文数据库，积累全文文献728多万篇，分七大专辑:自然科学专辑、农业科学专辑、医药卫生专辑、教育科学专辑、经济管理专辑、图书情报专辑、工程技术专辑。\x0d\x0a\x0d\x0a万方数据库简介\x0d\x0a\x0d\x0a知识来源：万方数据股份有限公司是国内第一家以信息服务为核心的股份制高新技术企业，作为国内第一批开展互联网服务的企业之一，万方数据坚持以信息资源建设为核心，努力发展成为中国第一的信息服务提供商，开发独具特色的信息处理方案和信息增值产品，为用户提供从数据、信息到知识的全面解决方案，服务于国民经济信息化建设，推动中国全民信息素质的成长。\x0d\x0a\x0d\x0a覆盖范围：自然科学、数理化、天文、地球、生物、医药、卫生、工业技术、航空、环境、社会科学、人文地理等各学科领域。\x0d\x0a\x0d\x0a收录年限：《中国会议论文全文数据库》主要收录1998年以来国家级学会、协会、研究会组织召开的全国性学术会议论文。

快捷论文查重，知网查重系统的话，是目前来说最为全面的系统，和很多的高校都要合作呢，而且还有大学生联合对比库，非常的详细，一般用作论文定稿。万方、维普就相对来说，要差一点，一般用作初稿。

知网学术不端检测系统中国知网是国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由世界银行于1998年提出。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月，2006年立项开发知网学术不端系统，2008年开始推广。开始从硕博研究生学术论文强制开始，现在延伸到211和985院校大学生，其他高校也开始抽检的方式也在陆续使用，也包括出版社的审稿、职称评定、科研成果的查重等也多数在使用并且逐年扩大，使用范围越来越广泛。主要用户对象是机构。查重数据范围如下：“中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库大学生联合比对库（收录历届大学生检测过的论文）互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源CNKI大成编客-原创作品库学术联合比对库（收录历届硕博研究生检测过的文章）个人比对库”。万方数据知识平台相似性检测系统万方数据股份有限公司是国内较早以信息服务为核心的股份制高新技术企业，是在互联网领域，集信息资源产品、信息增值服务和信息处理方案为一体的综合信息服务商。公司目前有六家股东单位：中国科技信息研究所、中国文化产业投资基金、中国科技出版传媒有限公司、北京知金科技投资有限公司、四川省科技信息研究所和科技文献出版社。万方数据知识服务平台相似性检测服务在2010年6月正式上线，也有个别高校和杂志社在使用，相对于知网，机构用户比较少。数据库主要是万方收录的自己建设的本地库，网络资源少，检测效果比较客观，和其他有网络资源的库比较，检测结果多数情况下检测比例偏低的情况比较多。有自己数据做支持，检测有一定权威性，机构使用普及度和权威性没有知网高。万方数据库如下“中国学术期刊数据库（CSPD）、中国学位论文全文数据库（CDDB）、中国学术会议论文数据库（CCPD）、中国学术网页数据库（CSWD）”。维普论文检测系统重庆维普资讯有限公司的前身为中国科技情报研究所重庆分所数据库研究中心，是中国第一家进行中文期刊数据库研究的机构。作为中国数据库产业的开拓者，数据库研究中心于同年自主研发并推出了《中文科技期刊篇名数据库》，成为是中国第一个中文期刊文献数据库，也是中国最大的自建中文文献数据库。它的问世标志着我国中文期刊检索在实现计算机自动化方面达到了一个领先的水平，也结束了我国中文科技期刊检索难的历史。维普在2013年3月联合湖南通远网络科技有限公司，推出了依托维普数据开发的论文检测系统“Gocheck”。开始通过线上网络推广和线下推广高校使用相结合，迅速抢占一定的市场份额。在2015年由于一些原因，维普终止合作，推出了自己研发了一套论文检测系统，就是我们现在使用的“维普论文检测系统”。根据市场使用对象的个性化需求推出了研究生版、大学生版、职称版的检测系统。数据库范围：中文科技期刊论文全文数据库博士/硕士学位论文全文数据库外文特色文献数据全库中文主要报纸全文数据库中国主要会议论文特色数据库个人比对自建库中国专利特色数据库维普优先出版论文全文数据库图书资源港澳台文献资源

1、收录情况不同：从收录情况来看，维普收录最久，万方收录时间最短，但是现刊万方收录最好，维普最近两年的很多期刊都没有了，特别是医学类的。

2、清晰度不同：文档的清晰度：万方最高，维普最差。文本清晰度关系到用户的满意度。主要原因是CNKI的使用范围、收入论文数量、质量、用户人数较之于万方数据库要优秀，基于CNKI指标更能反映出论文在学术市场的接受度。

3、使用方便性不同：知网和万方功能一样，维普使用不方便。万方的期刊浏览功能做的很好。《中国期刊全文数据库（CJFD）》截至2007年3月共收录了国内8127种期刊，全文文献总量已达2272万多篇，收录起始时间一般为1994年，个别追溯到1979年或创刊年，按学科分126个专题，内容每日累增。产品形式有网络形式、光盘形式、《中国期刊专题全文数据库光盘版》。

相同点都是知名文档搜集网站。提供CNKI源数据库、外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库、中国重要报纸全文数据库和中国重要会议文论全文数据库。

参考资料来源：百度百科-万方数据库

参考资料来源：百度百科-中国知网

参考资料来源：百度百科-维普网

互联网大数据分析论文

网络安全与大数据技术应用探讨论文

摘要：随着互联网技术的高速发展与普及，现如今互联网技术已经广泛应用于人们工作与生活之中，这给人们带来了前所未有的便利，但与此同时各种网络安全问题也随之显现。基于此，本文主要介绍了大数据技术在网络安全领域中的具体应用，希望在网络系统安全方面进行研究的同时，能够为互联网事业的持续发展提供可行的理论参考。

关键词：网络安全；大数据技术；应用分析

前言

随着近年来互联网技术的不断深入，网络安全事故也随之频频发生。出于对网络信息安全的重视，我国于2014年成立了国家安全委员会，正式将网络安全提升为国家战略部署，这同时也表示我国网络信息安全形势不容乐观，网络攻击事件处于高发状态。木马僵尸病毒、恶意勒索软件、分布式拒绝服务攻击、窃取用户敏感信息等各类网络攻击事件的数量都处于世界前列。时有发生的移动恶意程序、APT、DDOS、木马病毒等网络攻击不仅会严重阻碍网络带宽、降低网络速度、并且对电信运营商的企业声誉也会产生一定影响。根据大量数据表明，仅仅依靠传统的网络防范措施已经无法应对新一代的网络威胁，而通过精确的检测分析从而在早期预警，已经成为现阶段网络安全能力的关键所在。

1网络安全问题分析

网络安全问题不仅涉及公民隐私与信息安全，更关乎国事安全，例如雅虎的信息泄露，导致至少五亿条用户信息被窃；美国棱镜门与希拉里邮件门等等事件都使得网络安全问题进一步升级、扩大。随着互联网构架日益复杂，网络安全分析的数据量也在与日俱增，在由TB级向PB级迈进的过程，不仅数据来源丰富、内容更加细化，数据分析所需维度也更为广泛。伴随着现阶段网络性能的增长，数据源发送速率更快，对安全信息采集的速度要求也就越高，版本更新延时等导致的Odav等漏洞日渐增多，网络攻击的影响范围也就进一步扩大；例如APT此类有组织、有目标且长期潜伏渗透的多阶段组合式攻击更加难以防范，唯有分析更多种类的安全信息并融合多种手段进行检测抵御。在传统技术架构中，大多使用结构化数据库来进行数据存储，但由于数据存储的成本过高，系统往往会将原始数据进行标准化处理后再进行存储，如此易导致数据的丢失与失真以及历史数据难以保存而造成的追踪溯源困难；同时对于嘈杂的大型、非结构化数据集的执行分析以及复杂查询效率很低，导致数据的实时性及准确性难以保证，安全运营效率不高，因此传统网络安全技术已经难以满足现阶段网络安全分析的新要求。大数据技术这一概念最初由维克托.迈尔.舍恩伯格与肯尼斯.库克耶在2008年出版的《大数据时代》一书中提出的，大数据是指不采用随机分析法，而是对所有的数据进行综合分析处理。大数据技术作为现阶段信息架构发展的趋势之首，其独有的高速、多样、种类繁多以及价值密度低等特点，近年来被广泛应用于互联网的多个领域中。大数据的战略意义在于能够掌握庞大的数据信息，使海量的原始安全信息的存储与分析得以实现、分布式数据库相比传统数据库的存储成本得以降低，并且数据易于在低廉硬件上的水平扩展，极大地降低了安全投入成本；并且伴随着数据挖掘能力的大幅提高，安全信息的采集与检测响应速度更加快捷，异构及海量数据存储的支持打造了多维度、多阶段关联分析的基础，提升了分析的深度与广度。对于网络安全防御而言，通过对不同来源的数据进行综合管理、处理、分析、优化，可实现在海量数据中极速锁定目标数据，并将分析结果实时反馈，对于现阶段网络安全防御而言至关重要。

2大数据在网络安全中的应用

将大数据运用到网络安全分析中，不仅能够实现数据的优化与处理，还能够对日志与访问行为进行综合处理，从而提高事件处理效率。大数据技术在网络安全分析的效果可从以下几点具体分析：

数据采集效率

大数据技术可对数据进行分布式地采集，能够实现数百兆/秒的采集速度，使得数据采集速率得到了极大的提高，这也为后续的关联分析奠定了基础。

数据的存储

在网络安全分析系统中，原始数据的存储是至关重要的，大数据技术能够针对不同数据类型进行不同的数据采集，还能够主动利用不同的方式来提高数据查询的效率，比如在对日志信息进行查询时适合采用列式的存储方式，而对于分析与处理标准化的数据，则适合采用分布式的模式进行预处理，在数据处理后可将结果存放在列式存储中；或者也可以在系统中建立起MapReduce的查询模块，在进行查询的时候可直接将指令放在指定的节点，完成处理后再对各个节点进行整理，如此能够确保查询的速度与反应速度。

实时数据的分析与后续数据的处理

在对实时数据的分析中，可以采用关联分析算法或CEP技术进行分析，如此能够实现对数据的采集、分析、处理的综合过程，实现了更高速度以及更高效率的处理；而对于统计结果以及数据的处理，由于这种处理对时效性要求不高，因此可以采用各种数据处理技术或是利用离线处理的方式，从而能够更好地完成系统风险、攻击方面的分析。

关于复杂数据的分析

在针对不同来源、不同类型的复杂数据进行分析时，大数据技术都能够更好的完成数据的分析与查询，并且能够有效完成复杂数据与安全隐患、恶意攻击等方面的处理，当网络系统中出现了恶意破坏、攻击行为，可采用大数据技术从流量、DNS的角度出发，通过多方面的数据信息分析实现全方位的防范、抵御。

3基于大数据技术构建网络系统安全分析

在网络安全系统中引入大数据技术，主要涉及以下三个模块：

数据源模块

网络安全系统中的`数据及数据源会随着互联网技术的进步而倍增技术能够通过分布式采集器的形式，对系统中的软硬件进行信息采集，除了防火墙、检测系统等软件，对设备硬件的要求也在提高，比如对服务器、存储器的检查与维护工作。

数据采集模块

大数据技术可将数据进行对立分析，从而构建起分布式的数据基础，能够做到原始数据从出现到删除都做出一定说明，真正实现数据的访问、追溯功能，尤其是对数据量与日俱增的今天而言，分布式数据存储能够更好地实现提高数据库的稳定性。

数据分析模块

对网络安全系统的运营来说，用户的业务系统就是安全的最终保障对象，大数据分析能够在用户数据产生之初，及时进行分析、反馈，从而能够让网络用户得到更加私人化的服务体验。而对于用户而言，得其所想也会对网络系统以及大数据技术更加的信任，对于个人的安全隐私信息在系统上存储的疑虑也会大幅降低。当前网络与信息安全领域正在面临着全新的挑战，企业、组织、个人用户每天都会产生大量的安全数据，现有的安全分析技术已经难以满足高效率、精确化的安全分析所需。而大数据技术灵活、海量、快速、低成本、高容量等特有的网络安全分析能力，已经成为现阶段业界趋势所向。而对互联网企业来说，实现对数据的深度“加工处理”，则是实现数据增值的关键所在，对商业运营而言是至关重要的。

4结语

在当下时代，信息数据已经渗透到各个行业及业务领域中，成为重要的社会生产因素。正因如此，互联网数据产生的数量也在与日倍增中，这给网络安全分析工作带来了一定难度与压力，而大数据技术则能够很好的完善这一问题。在网络系统中应用大数据技术不仅能够满足人们对数据处理时所要求的高效性与精准性，并且能够在此基础上构建一套相对完善的防范预警系统，这对维护网络系统的安全起着非常关键的作用，相信大数据技术日后能够得到更加广泛的应用。

参考文献：

[1]鲁宛生.浅谈网络安全分析中大数据技术的应用[J].数码世界，2017.

[2]王帅,汪来富,金华敏等.网络安全分析中的大数据技术应用[J].电信科学，2015.

[3]孙玉.浅谈网络安全分析中的大数据技术应用[J].网络安全技术与应用，2017.

首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。

大数据带来的好处

1、大数据便利我们的生活：

自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。

2、大数据便利看病：

大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。

另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。

3、大数据便利我出行：

人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。

大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。

4、利用大数据提升自己：

大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。

大数据的弊端

1、个人数据隐私与安全

大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。

个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。

2、大数据杀熟

杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。

包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。

大数据的价值体现

1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。

2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。

3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。

在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。

在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。一、大数据时代信息及其传播特点自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在网络技术发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种方法具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。结语：在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二试谈计算机软件技术在大数据时代的应用摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。关键词：计算机大数据时代容量准确价值影响方案 1 概述自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及文化塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计报告、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入工作报告和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据计算机审计影响前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。一、初探大数据于CAT影响影响之机遇大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。影响之挑战大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。二、探析依托于大数据良好推进CAT措施数据质量的有效保障依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性承诺书签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。公共数据平台的建立依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。审计人员的强化培训依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具体操作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富经验人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。三、结论综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

物联网大数据论文题目

比较常见的是智能家居，温室大棚，路灯上的应用，远程控制无人区采集数据，等等很多的

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：

其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；

其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

可参考下图填写高中生研究性学习与创新成果：

研究性学习代表成果

研究课题：“物联网时代”的特点及其在日常生活中的体现

成果简介：

本文首先介绍了“物联网”的概念及其在国内外的发展，并指出“物联网”概念已经是一个“中国制造”的概念，已被贴上“中国式”标签。伴随云计算日益普及以及人工智能（AI）技术日益成熟，物联网时代已经从时代悄然迈入时代。

物联网时代具有显著的特点，一是“物联网即服务”走向落地，二是物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化，三是物联网技术设备升级，四是物联网的安全性引起重视。

随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到人们的日常生活，并简单介绍了物联网在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，展望了物联网的发展趋势。

“ 物联网时代 ” 的特点及其在日常生活中的体现

摘要通过对“物联网”的概念介绍，引出物联网时代的基本内涵，总结出物联网时代的基本特点，并简单介绍了物联网在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，并展望了物联网的发展趋势。

关键词物联网人工智能云计算

物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮，能够使我们的社会更加自动化，能够让我们的生活更加便利，能够整体提高社会的信息化程度，将在提升信息传送效率、改善民生、提高生产率、降低管理成本等社会各方面发挥重要作用。

本文系统介绍了物联网的起源、概念及其发展，阐述物联网时代的一些特点，并简要叙述了物联网在交通、医疗、建筑等日常生活中的应用情况。

一、 “ 物联网时代 ” 基本内涵

1 物联网

1999 年，美国麻省理工大学教授凯文·阿什顿(Kevin Ashton)最早提出了物联网（IoT）的概念。阿什顿认为，计算机最终能够自主产生及收集数据而无需人工干预，因此将推动物联网的诞生。简单来说，物联网的理念在于物体之间的通信，以及相互之间的在线互动。

2005 年，在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告 2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念，将物联网定义为通过各种信息传感设备。

如传感器、射频识别（RFID）技术、全球定位系统、红外线感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。

与互联网结合形成的一个巨大网络，其目的是实现物与物、物与人、所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。

中国物联网校企联盟将物联网定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

物联网的概念已经是一个“中国制造”的概念，它的覆盖范围与时俱进，已经超越了 1999 年 Ashton教授和 2005 年 ITU 报告所指的范围，物联网已被贴上“中国式”标签。

2 物联网时代

伴随云计算日益普及，以及人工智能（AI）技术日益成熟，推动信息科技向物联网时代转变，特别在IoT＋AI 融合下，使得万物具有感知能力，物理设备不再冷冰冰，而是具有生命力，让物理世界和数字世界深度融合，继此行业边界越来越模糊，人类进入全新的智能社会。

物联网时代是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络时代。

物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

随着“物联网”的概念从提出到发展，从实践到创新，物联网时代已经从时代悄然迈入时代。物联网可以理解为 IoE（Internet of Everything），而物联网是 IoT（Internet of Things），前者范围比后者更大，囊括的范围也更加广泛。

IoE 强调的万物互联概念是任何设备、事物都能通过网络连接起来，并在网络中彼此之间进行通讯。“万物互联”(IoE)的时代，所有的物（Everything）将会获得语境感知、增强的处理能力和更好的感应能力。

二、 “ 物联网时代 ” 的特点

与互联网时代相比，物联网时代具有显著的特点：

1、“物联网即服务”走向落地

既然叫做物联网时代，当然是和物联网时代有较明显的进步的。所以，物联网时代的一个明显特征就是邬贺铨院士曾提到的“物联网即服务”走向落地。

2、物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化

物联网既然要通过服务的方式落地，那么如何落地？此时承担落地职责的便是真正的物联网企业——物联网平台企业。物联网的人连物、物连物具有局域化、功能化、行业化互联化，各个行业应用在应用中形成对网络层的具体需求，并逐渐行业标准化。

3、物联网技术设备升级

上层应用逐渐与物联网网络层剥离开来，物联网网络支撑技术（NB-IoT、Lora 等）充分发展、百花齐放。在感知层将传感器升级为“传感器+执行器”，使“眼手”能够协调一致，发挥其更大的功能和作用。

4、物联网的安全性引起重视

物联网的安全性自这个概念提出以来，一直备受人们关注，今后，物联网的安全性将做为一个相对独立的研究领域，得到足够的重视与发展。

未来的物联网应该通过人工智能、大数据、云计算、5G 等技术的完善，不断提升人工智能的水平，完善语言助手技术，加强物联网的安全性与信任感，外在体现就是操控方式的迭代升级。

也就是说，未来的物联网设备不再单纯依靠语音控制来进行操作，而是整合并运用人工智能、大数据、云计算、5G 等技术，这样即便我们的一个动作、一个眼神、一个想法，甚至即使我们面无表情，物联网也可以了解我们的想法。

三、 “ 物联网时代 ” 在日常生活中的体现

近些年，随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到我们的生活中，小至路由器、智能音箱、冰箱，大到汽车、工业设备，越来越多的物品都接入了物联网。

智慧物流

智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面:仓储、运输监测以及快递终端。

通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度、油耗、车速等。物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平。

2 智能交通

智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。

3 智能安防

安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。

目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括

三大部分：门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。

4 智慧能源环保

智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能、电能、燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。

如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。

5 智能医疗

在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。

对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。

除此之外，通过 RFID 技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。

6 智慧建筑

建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。

目前，智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。

7 智能制造

智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。

通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务。厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。

8 智能家居

智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。

9 智能零售

行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式：远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。

智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造，打造无人零售模式。通过数据分析，并充分运用门店内的客流和活动，为用户提供更好的服务，给商家提供更高的经营效率。

0 智慧农业

智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。

物联网应用于农业主要体现在两个方面，即农业种植和畜牧养殖。农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。

畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理。

四、物联网未来的发展趋势

物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。

从智能安防到智能电网，从二维码普及到“智慧城市”落地，作为被寄予厚望的新兴产业，物联网正四处开花，在许多行业和领域得到应用，并悄然影响着人们的生活。

伴随着技术的进步和相关配套的完善，在未来几年，技术与标准国产化、运营与管理体系化、产业草根化将成为我国物联网发展的三大趋势。

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物联网就是物物相连的网络，是我国的新兴战略产业，是未来发展的趋势。下面是我精心推荐的关于物联网技术的论文，希望你能有所感触!

【摘要】物联网就是物物相连的网络，人与人、人与物、物与物都互联成网。物联网技术是当今的前沿技术，是我国的新兴战略产业，是未来发展的趋势。物联网技术目前处于起步阶段，但各国都十分重视并作为战略产业来研究和发展。本文从物联网的由来、物联网的特征、物联网的类型、物联网的组成等四个方面来探讨物联网技术。

【关键词】物联网;特征;组成;关键技术

一、物联网的由来

物联网的概念最早于1995年出现在比尔盖茨的《未来之路》书中，在该书中比尔盖茨已经提及了Internet of Things的概念，只是当时并没有引起人们的重视。1998年，美国麻省理工学院创造性地提出了当时称为EPC系统的“物联网”的构想;1999年，美国麻省理工学院首先明确提出了“物联网”的概念，提出了物联网就是将所有物品通过射频识别(RFID)等信息传感设备与互联网相连，能实现智能化识别和管理的网络。2005年11月，国际电信联盟在突尼斯举行的信息社会峰会上发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了物联网的概念。

2009年11月，温家宝发表了《让科技引领中国可持续发展》的重要讲话，“我国要着力突破传感网、物联网关键技术，及早部署后IP时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”，从而物联网作为我国的新兴战略产业。

物联网就是在计算机互联网的基础上，利用射频识别、传感设备和无线通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”; 即英文名称为“Internet of Things”，简称IOT。在这个网络中，物品能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用RFID等技术，通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联和共享。

二、物联网的特征

(1)网络化：网络化是物联网的基础。不论是有线、无线还是专网来传输信息，都必须依靠网络，而且必须与互联网相连，这样才能形成完全意义上的物联网。(2)互联化：物联网是一个包含多种网络、接入、应用技术的大集成，也是一个让人与人、人与物、物与物之间进行交流的平台;与互联网相比，物联网具备更强的开放性，应能够随时接纳新设备、提供新的服务与应用，即物联网具备自组织、自适应能力。(3)物联化：计算机和计算机连接成互联网，实现人与人之间交流。而物联网是实现人物相连、物物相连，通过在物体上安装传感器或微型感应芯片，借助计算机网络，让人和物体进行“对话”和“交流”。(4)感知化：物联网离不开传感设备。射频识别、红外感应器、激光扫描器等信息传感设备，正如视觉、听觉和嗅觉器官对于人的重要性一样，它们是物联网必不可少的关键设备。(5)自动化：物联网通过传感器设备自动采集数据;根据事先设定的处理规则，利用软件自动处理采集到的数据;自动地进行数据交换和通信;对物体实行自动监控和自动管理。一般无需人为的干预。(6)智能化：物联网融合了计算机网络技术、无线通信技术，微处理技术和传感器技术等，从它的“自动化”、“感知化”等特点，已能说明它能代表人、代替人“对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜”，智能化是其综合能力的表现。

三、物联网的组成

物联网主要包括以下几个子系统，有些物联网可能只包括了这些子系统中的一部分。

(1)电信网络：物联网的信息传送与日常使用的文字、语音、图片、图像传输相比，有其独特的地方，物联网中的信息传输大多是小数据量和特大数据量的传输。小到每月只发送几bit，如电力抄表;大到持续发送大幅图像，如交通监控，而中等数据量的信息传送却不多见。这就对通信网络提出了新的要求，需要推出新的通信标准和新的接入技术，以适应物联网各种通信的需要，实现物联网的高效通信。现有的通信网络主要有电缆、光纤、无线电、微波、卫星、蓝牙、红外、WiFi、移动通信等。(2)传感器：传感器可以把一些物理量的变化变为电信号的变化，收集信息，做出响应。例如麦克风和喇叭就是一对语音传感器。传感器可以是声、光、电、重量、密度、硬度、湿度、温度、压力、震动、速度、图像、语音等。(3)电子标签：电子标签用来标识物联网中的各物体。现有的电子标签主要有RFID、条形码、二维码、IC卡、磁卡等。(4)数据处理：物联网通过传感设备所采集到的数据，必须经过计算机软件进行处理，才能满足用户不同的需求，实现各种目的。这些数据处理往往包括汇总求和、统计分析、阀值判断、数据挖掘和各种专业计算等。(5)报警系统：传感设备所采集到的数据信息可能需要直接报警或者经过计算机软件处理后报警，报警形式主要有声、光、电(电话、短信)等。(6)显示系统：传感设备所采集到的数据信息可能需要直接显示或是经过计算机软件处理后显示出来，常见的显示形式有文字、数字、图形、表格等。

四、物联网的关键技术

(1)感知与标识技术

感知和标识技术，负责采集现实中发生的事件和数据，实现外部信息的感知和识别，是物联网的基础，如传感器、无线定位、射频识别(高频、超高频)、二维码等。

(2)网络与通信技术

网络是物联网数据传递和服务支撑的最重要基础设施，通过人物互联、物物互联，实现感知信息高可靠性、高速度、高安全地传送。物联网的实现涉及到近通信技术和远程通信技术。近距离通信技术主要涉及RFID，蓝牙等，远程通信技术主要涉及互联网的组网、网关等技术。包括短距离无线通讯(zigbee、蓝牙、WiFi等)，低功耗无线网络技术，远程网络、多网络融合等。

(3)计算与服务技术

海量感知信息的计算与处理是物联网的最重要支撑，服务和应用则是物联网的最终价值体现。

海量感知信息的计算与处理技术是物联网应用大规模发展后，面临的重大问题之一。需要攻克海量感知信息的数据挖掘、、数据融合、高效存储、并行处理、知识发现等关键技术，研究物联网“云计算”中的虚拟化、智能化、分布式计算和网格计算等技术。其核心是采用云计算技术实现信息存储和计算能力的分布式处理和共享，为海量信息的高效利用提供技术支撑和保障。

服务计算。物联网的发展必须以应用为导向，在“物联网”中，服务的内涵得到了革命性的扩展，不断涌现出大量的新型应用将导致物联网的服务模式与应用开发受到巨大挑战，面临着许多机遇，如果仍然沿用传统的技术路线势必制约物联网应用的创新。为了适应未来应用环境的变化和服务模式的变化，必须研究针对不同应用需求的标准化、开放式的应用支撑环境和服务体系结构以及面向服务的计算技术等。

(4)管理与支撑技术

随着物联网应用以及网络规模的扩大、支撑业务的多化化复杂化和服务质量的高要求，影响物联网正常稳定高效运行因素的越来越多，管理与支撑技术是保证物联网“安全高效可控”的关键，包括测量分析、网络管理、物联网标准和安全保障等方面。必须研究新的高效的物联网管理模型与关键技术，用来保证网络系统正常高效稳定的运行。

参考文献：

[1]物联网导论(第二版)，刘云浩主编，2013年8月，科学出版社

[2]物联网基础及应用，王汝林主编，2011年10月，清华大学出版社

[3]物联网技术导论，张飞舟主编，2010年6月，电子工业出版社

[4]物联网的由来与发展趋势，吕廷杰， 2010年4月，信息通信技术

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