网络大数据平台异常风险监测系统设计

摘要：

采用支持向量机进行网络大数据平台异常风险监测时,建模效率低导致对异常风险的监测结果存在较高的误差,设计基于Hadoop的网络大数据平台异常风险监测系统.依据云计算Hadoop系统作业原理,通过Map/Reduce分布式模式对大数据进行分类筛选等操作,通过控制模块中的SDN控制器对大数据流量进行分流处理,将网络大数据分类反馈到监测模块中,采用监测模块通过预处理端和存储端对异常数据风险进行监测,通过预处理端实现大数据的有效分流监测;系统软件通过最小二乘支持向量机对网络大数据进行高效率建模,实现网络大数据异常监测.实验结果表明,所设计系统具有监测效率和稳定性高、性能佳的优势.

关键词：网络大数据、异常风险、监测系统、控制模块、Hadoop、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：41

分类号：TN931+.3-34;TP314

资助基金：江苏省教育厅批准项目17KJB520008;江苏省高校自然科学研究重大项目17KJA520001

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：143-146