大数据技术论文范文精选

1大数据和云计算的发展

1.1大数据的发展

通过对大数据的汇集、智能分析和挖掘技术，发现数据中的潜在价值信息，帮助人们做出正确决策，这就是大数据产业的利益。国外大数据的起步比较早，比较成功的大数据应用案例有：商业龙头沃尔玛公司通过对消费者的购物数据进行分析，了解顾客的行为喜好，对超市的商品结构进行搭配重置以增加销售额；亚马逊公司通过大数据构建自己的推荐系统，每年可以靠此多收益20%；奥巴马通过大数据分析系统进行数据挖掘，用科学的手段获取选票、募集资金，赢得了总统竞选的胜利。相比于国外，国内的大数据研究和应用还处于起步和发展中的阶段，比较成功的案例有：淘宝数据魔方平台，通过大数据，为买家量身打造完善的购物体验产品；新浪微博大数据产品，通过大量的社交数据，创造不同的社会经济价值等。

1.2云计算的发展

云计算可以像电力资源一样提供弹性的按需服务，事实上它是集合了一系列的服务提供给用户。云计算的核心可分为三个层次，分别为基础设施层、平台层、应用层，如图2所示。云计算将基础设施、软件运行环境、应用程序抽象成服务，具有可靠性高、可用性强、规模可伸缩等特点，满足了不同企业的发展需求，各个云服务提供商根据各自服务对象的差别分别开发了各具特色的云服务。（1）基础设施即服务层基础设施即服务（InfrastructureasaService，IaaS）层通过部署硬件基础设施对外提供服务，用户可以根据各自的需求购买虚拟或实体的计算、存储、网络等资源。用户可以在购买的空间内部署和运行软件，包括操作系统和应用程序。消费者不能管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择、存储空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件（如防火墙、负载均衡器等）的控制。云服务提供商为了使硬件资源得到更有效的利用，引入了Xen、KVM、VMware等虚拟化技术，使得云服务商可以提供更个性化的IaaS服务。亚马逊弹性云计算（AmazonElasticComputeCloud，AmazonEC2）是亚马逊Web服务产品之一，AmazonEC2利用其全球性的数据中心网络，为客户提供虚拟主机服务，让使用者可以租用云服务运行所需应用的系统。（2）平台即服务层平台即服务（PlatformasaService，PaaS）层是指云计算应用程序开发和部署的平台，包括应用设计、应用开发、应用测试和应用托管，都作为一种服务提供给客户。开发者只需要上传代码和数据就可以使用云服务，而无需关注底层的具体实现方式和管理模式。鉴于PaaS平台的重要意义，国内外厂商根据各自的战略提出了相应的PaaS平台，国外的如GoogleAppEngine（GAE），通过GAE，即使在重载和数据量极大的情况下，也可以轻松构建能安全运行的应用程序。国内也有新浪的SAE（SinaAppEngine）、阿里的ACE（AliyunCloudEnginee）等。（3）软件即服务层软件即服务（SoftasaService，SaaS）层是为云计算终端用户提供基于互联网软件应用服务的平台。随着Web服务、HTML5、AJAX、Mashup等技术的成熟与标准化，SaaS应用近年来发展迅速，典型的SaaS应用包括GoogleApps、SalesforceCRM等。国外云计算平台比较成功的应用案例有：亚马逊电子商务网站根据用户的购买行为和搜索技术搭建Hadoop集群，构建推荐系统；Twitter社交网站搭建Hadoop分布式系统用于用户关联的建立。国内云计算平台的成功案例有：阿里巴巴目前整个集群达到1700个节点，数据容量达到24.3PB，并且以每天255TB的速率不断攀升；2013年，华为推出国内首个运营云平台，目前为止与该平台签订协议的ISV有3000多家。

1.3云计算相关技术

（1）分布式文件系统分布式文件系统（GoogleFileSystem，GFS）[3]是Google公司针对云计算过程处理海量数据而专门设计的。一个GFS集群由一个主节点和多个从节点组成，用户可以通过客户端访问文件系统，进行正常的文件处理工作。在云计算中，海量数据文件被分割成多个固定大小的数据块，这些数据块被自动分配到不同的从节点存储，并会在多个节点进行备份存储，以免数据丢失。主服务器管理文件系统记录文件的各种属性，包括文件名、访问控制权限、文件存储块映射、块物理信息等数据。正是通过这个表，文件系统可以准确地找到文件存储的位置，避免数据丢失，保证数据安全。图3是GFS的体系结构示意，每一个节点都是普通的Linux服务器，GFS的工作就是协调成百上千的服务器为各种应用提供服务。（2）分布式并行数据库BigTableBigTable[4]是一个为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统，可以扩展到PB级数据和上千台服务器。很多Google的项目使用BigTable存储数据，这些应用对BigTable提出了不同的挑战，比如对数据规模的要求、对时延的要求。BigTable能满足这些多变的要求，为这些产品成功地提供了灵活、高性能的存储解决方案。BigTable采用的键是三维的，分别是行键（RowKey）、列键（ColumnKey）和时间戳（Timestamp）。行键和列键都是字节串，时间戳是64位整型；值是一个字节串，可以用（row:string,column:string,time:int64）string来表示一条键值对记录。（3）分布式计算框架MapReduceMapReduce[5]是Google公司提出的大数据技术计算框架，被广泛应用于数据挖掘、海量数据处理以及机器学习等领域，由于其并行化处理数据的强大能力，越来越多的厂商根据MapReduce思想开发了各自的云计算平台，其中以Apache公司的Hadoop最为典型。MapReduce由Map和Reduce两个阶段组成。用户只需要编写简单的map()和reduce()函数就可以完成复杂分布式程序设计，而不用了解计算框架的底层实现。MapReduce的数据分析流程如图4所示。分布在不同服务器节点上的海量数据首先通过split()函数被拆分成Key/Value键值对，map()函数以该键值对为输入，将该键值对进行函数处理，产生一系列的中间结果并存入磁盘。MapReduce的中间过程shuffle()将所有具有相同Key值的键值对传递给Reduce环节，Reduce会收集中间结果，并将相同的Value值合并，完成所有工作后将结果输出给用户。MapReduce是一个并行的计算框架，主要体现在不同的服务器节点同时启动相同的工作，并且在每个独立的服务器节点上又可以启动多个map()、reduce()并行计算。

2基于云计算的大数据处理

摘 要：结合剪纸艺术对当前非物质文化遗产数字化保护的技术和相关理论进行浅析，分析其保护的目标、介入方式、技术手段和内容等，最后对剪纸非物质文化遗产的数字化保护的技术实现提出一种思路。

关键词：非物质文化遗产保护；数字技术；剪纸；计算机技术

中图分类号：TP317；J528 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2015）18-0141-01

非物质文化遗产是人类文明发展的重要组成部分，早在20世纪70年代，相关研究者和学者已采用摄影技术、录音技术等技术对文化遗迹、考古发现等多种非物质文化遗产进行记录和保存。而在实际工作中，这些资料却无法由于相对局限的技术手段得以长存，例如图像的失真、录音的老化等等。计算机技术和互联网技术的发展使数字化保护走入非物质文化遗产保护的范畴，并在当前取得一定的成绩。本文试从剪纸非物质文化遗产的数字化保护出发，对相关理论研究和实现手段进行探讨，为相关非物质文化遗产数字化保护提供一种新思路。

一、相关理论和技术

在非物质文化遗产保护的技术上，当前主流的技术有两种。其中一种是使用信息技术手段对非物质文化遗产所具备的信息进行采集、转换并使其适应存储环境。再之则是对其所具备的信息或做简单处理或直接不处理进行存储。后者在实现上较为简单，却为后续工作带来不少麻烦。例如信息的简单编码处理如若深度不够，后期将花费更多的资源和人力参与研究延续非物质文化遗产的内容，对非物质文化遗产的传播和原生态环境的重构也是一个困难。

相关文献指出，对于非物质文化遗产，其信息与数据的区别在于前者在于对数据进行精简之后取得的更容易被计算机或相关第三方所理解，而后者是某种物理量的真实反映。因此数据处理在某种程度上代表了处理者对信息处理的主观意愿。在此之前，英国学者提出了知识资产研究中的信息空间，即被业界广泛所知的“I模型”。I模型的出现也为非物质文化遗产的数字化保护提供了一个理论基础。I空间的三个坐标分别代表编码、抽象以及扩散。编码程度在非物质文化遗产保护上是用于衡量表达方式在多大的程度上可以为计算机所理解接受；抽象则用于对其理论的综合描述和特征提取；扩散则在另一方面体现了非物质文化遗产的传播以及后续的信息恢复和原生态构建。通过I空间，理论研究可以对非物质文化遗产的价值与传播、形式与存储、保护及其目标进行进一步讨论，此处不再赘述。

剪纸艺术是2006年国家公布的518项非物质文化遗产之一，是广大人民群众的艺术积累和结晶，品种多、分布广。在对剪纸的技术保护上，信息的采集点在于制作的技术手法和作品的表现形式。特别是作品的表现形式，是对剪纸非物质文化遗产的主要概括。当然，两者也是联系紧密的，根据上述的I空间理论，剪纸保护可以根据其在I空间的位置进行讨论。

〔摘 要〕区域内甚至全国性的数字图书馆技术力量协作与联盟运作已经成为趋势，为顺应这种趋势，文章阐述了如何设计一个网络平台，以支持这种整合，分析了技术联盟网络平台的需求，设计了功能与应用模式，并提出了实现方式。

〔关键词〕数字图书馆；图书馆技术联盟；网络平台

〔中图分类号〕G250.7 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2012）10-0146-03

“江苏省高校图书馆现代技术应用平台建设”是 “江苏高等学校数字图书馆（JALIS）”三期工程的项目之一，也是JALIS“十二五规划”的预研项目，由扬州大学承建、南京大学等14所江苏高校图书馆参建。该项目的目标之一是面向江苏省高校图书馆技术人员，建设大型技术资源共享的门户网站——“江苏高校数字图书馆技术联盟网络平台”[1]。

1 项目背景

数字图书馆环境建设与服务推广，已经将技术部门推到图书馆服务的前台，图书馆所有服务都依赖技术部门的工作，技术部门的保障能力、将直接关系到服务的开展。图书馆技术人员在数字图书馆建设中角色越来越类似于服务设计者，而非直接的平台构建与技术支撑维护者、软件设计者、资源生产者。

数字图书馆联盟建设经历了两个明显的阶段，即本地管理软件的同构化共建阶段与广泛的资源共知、共建、共享阶段，必将进入第三阶段，即区域范围内甚至全国性的数字图书馆技术力量协作与联盟运作阶段[2]。

“江苏省高校图书馆现代技术应用平台建设”项目的长远目标是通过对优质技术资源与技术服务的整合，发挥整合效益，迎接联盟建设第三阶段，以保持JALIS的持续创新力。通过江苏高校数字图书馆技术联盟网络平台建设，探索人才资源整合的方式；探索充分利用网络化的环境，开展更为有效紧密的业务培训方式，提升队伍的素质；探索如何发现与归纳需求，并通过需求的发现，整合图书馆技术队伍现有的优势，形成解决共性问题的组织方式；探索人才资源整合与发展过程中完善的管理机制建设。

中图分类号：F270 文献标识：A 文章编号：1674-1145（2014）07-000-01

摘 要 本文通过论述对山西电力技术资源系统几个重要数据库的更新，科学合理地整合国内外主流的技术信息资源，在山西电网内实现了统一的数据共享，更好地发挥资源优势、实现服务功能。对企业科技开发与创新、提高服务水平、提升企业的竞争力发挥了重要的作用。

关键词 技术资源 更新

一、山西电力技术资源系统的更新实施背景

“山西电力技术信息资源系统”科技项目，通过信息资源的合理整合和补充完善，大力推进山西省电力公司整体信息化的发展，为达到“生产管理信息化、经营管理智能化、综合办公自动化”的目标，推进“211”工程和建设“一强三优”现代化电网公司提供良好的信息化支撑发挥重要的作用。

（一）《山西电力技术信息资源系统》网站建设目标

《山西电力技术信息资源系统》的建设宗旨是：全面收集、加工、存储、管理、研究电力行业及其相关的科技信息，通过局域网，为山西电力系统各科研、生产、管理单位提供全方位的科技信息资源服务，使其成为山西电力科技人员和管理人员获取信息资源的主要渠道。

（二）山西电力技术信息资源系统的现状

【摘 要】本文研究科技期刊编辑如何处理稿件的重大修改，从重大修改的界定给出具体的修改范畴，针对结构缺陷，论述依据不够充分、有错误，格式不规范，内容表述存在较大问题及学术不端行为五个方面，提出了对重大修改的稿件应该如何处理。

【关键词】科技期刊；稿件修改；原则

0 引言

科技论文的修改是文章从撰稿、投稿、录用、发表一系列过程中不可缺少的环节。科技论文的修改是对文章的再加工、提高论文质量的过程。文章经过修改，作者就会知道在某种情况下应该怎样写，不该怎样写，在以后的实践中就会避免类似的问题发生，从而事半功倍地增强写作能力。稿件的修改过程可以使编辑吸收审稿专家的审稿意见、结合对文章的理解及一些相关规范，与作者交谈稿件的修改，可以加深对稿件的理解，与作者共同探讨修改意见也是提高编辑在某一科研领域知识面的提高。

1 科技论文重大修改的稿件的界定

首先明确该文章的理论价值，结合审稿专家给出的意见，判断该稿件是属于输入退稿范畴还是重大修改范围。

1.1 退稿范畴

稿件存在政治问题，民族、地域或个人歧视问题，严重学术不端行为（重复率60%以上）等重大行为的稿件，直接退稿并给予警告；对于文章语言过于繁琐拖沓、幼稚无知、颓废阴暗，或过于单薄而学术价值不足、创新立意疲软、科学论证疏弱、谋篇布局不顺，与栏目规定相差甚远的因而退稿的稿件，编辑最好给予剖析与评论，可给作者建设性的建议如何去撰写科技论文；对于因不符合办刊宗旨退稿的稿件，编辑可给出投适合期刊的建议。

在全世界，已经相当成熟的传统档案实体整理技术，在电子文件出现之后遭遇了无法克服的困难，档案整理技术进入了一个最为活跃和多样化的变革时代。

对此，西方档案界已经取得了比较一致的认识和实践成果，他们以“文件生命周期理论”为理论基础，以文档一体化为实践基础，在电子政务平台上，创造了元数据的档案整理技术，从而结束了西方传统档案实体整理的技术时代。而中国档案界，一方面是迅速地引进了西方的元数据档案整理技术，另一方面则又提出了自己的多种多样的档案整理技术，如“以‘件’为单位的档案整理技术”、“双套制的档案整理技术”、“不同载体的混合档案整理技术”等等。虽然中国一下出现了如此之多的档案整理技术，显得有些混乱，但这些档案整理技术具有一个共同的特征，那就是它们并不使用“元数据”来整理档案。这不是一般的技术上的不同，而是显露出了中、西方迥然不同的档案整理技术走向。我们始终认为，中国现有档案整理技术的出现，必然有它形成的道理。所以，我们借此篇文章，通过对不同档案整理技术的比较，来揭示档案整理技术的本质及其我国档案整理技术的发展趋势。

“元数据档案整理技术”已被档案界普遍接受，“非元数据档案整理技术”则还是一个刚刚提出的概念。这里只是利用“非”这一重要的逻辑概念表明，只要西方的“元数据”不是档案整理的唯一技术，那么在“元数据”之外，就应该有“非元数据”档案整理技术的存在。大家必须理解，我们提出“非元数据档案整理技术”，并不是要去反对和否定元数据档案整理技术，而只是要用“非元数据档案整理技术”的概念开道，来梳理在中国已经出现的档案整理技术，并证明它们同样是现代的，而且是更适应中国档案实践的档案整理技术体系。

一、元数据档案整理技术

“元数据档案整理技术”是西方档案界提出的一种档案整理技术。而西方产生这种技术的实践基础是，他们利用计算机网络及其技术实现了“电子政务”，并且使“电子政务平台”成为他们日常行政管理的实践基础和管理工具。

在这种特殊的条件下，电子政务系统本身不仅能产生着电子文件、而且也能提供电子文件的实体信息(数据)，并且能根据电子文件生成的具体环节，提供隐含在具体环节背后的、电子文件与社会实践及其过程之间的对应信息——元数据(数据的数据)，即档案实践通常所称的“档案历史联系信息”。于是，嵌在电子政务平台中的档案整理系统就可以在电子政务的支持下，利用所采集的“元数据”完成“档案历史联系”的整理，它不但获得了“电子文件实体集合”，而且具有了足以使这一文件实体集合转化为档案的“档案历史联系的记录”。而“电子文件实体集合”和“档案历史联系的记录”这两种物质实体的获得，就构成了它所要得到的电子档案实体。因此“元数据档案整理技术”本身是一个具有科学性、高自动化程度的档案整理技术体系。

由于现在西方和我国还只是将“元数据档案整理技术”嵌入到了电子政务系统，所以有人可能误认为，元数据档案整理技术只适用于电子政务。其实不然，它不但能适应电子政务的档案整理，而且也能适应诸如电子银行、电子商务、电算化会计等等电子管理平台的应用。事实上，只要人们能为某一社会实践的管理建立电子管理的平台，那么元数据档案整理技术就能嵌入这个电子管理系统，成为适应它的档案整理技术。所以“元数据档案整理技术”本身是一种具有很宽实践范畴的实用档案整理技术。

“元数据档案整理技术”所具有的特征是，它彻底变革了传统档案实体整理的技术，成为“文件实体整理”与“档案历史联系整理”分离的技术。这种文件实体与档案历史联系整理的技术分离，使元数据档案整理技术中的“档案历史联系整理”，不再受电子文件实体的干扰，而使档案整理真正地进入了多元的时代，使档案整理原则从一维的“来源原则”，发展为具有“实践主体”、“实践客体”和“年代”的多维“历史原则”。“元数据档案整理技术”所具有的“文件实体整理与档案历史联系整理技术的分离”、“档案历史联系整理的多维化”、“档案整理原则的多元化”和“档案物质实体的双重构成”是其档案整理技术的四大特征。

编者按：本文主要从文献统计分析；国内商务智能理论研究现状；国内商务智能应用研究；商务智能研究热点及发展趋势进行论述。其中，主要包括：我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”、论著统计分析、国内商务智能专著只有2004年的两本、论文统计分析、数量分布统计分析、可以将国内商务智能发展规划为两个阶段、说明商务智能在当时属新事务，没有得到应有的重视、主题分布统计、总的来说，我国关于商务智能基础研究的论文数量极少、宏观研究和微观研究两方面、商务智能的含义、微观研究方面、商务智能的应用行业、商务智能在客户关系管理、商务智能系统、软件工具等，具体请详见/

摘要：商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为当前重要的研究前沿之一，商务智能是学术界和企业界关注的热点。文章运用统计、比较方法对相关著作和文章进行了统计研究，并对研究中的重点问题及相关成果作了分析总结。

关键词：商务智能；知识管理；数据仓库；数据挖掘

商务智能（BusinessIntelligence，简称BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出来的，我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”，本文选用“商务智能”作为BusinessIntelligence的中文翻译。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能来保持和提升企业竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。我国的商务智能处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。近年来，国内外商务智能供应商和高等院校都开展了广泛的商务智能的基础研究和应用研究。本文主要基于国家图书馆的多库目录检索系统、清华同方全文数据库检索系统等，对国内商务智能的研究现状进行了分析和总结。

一、文献统计分析

1．论著统计分析。为了对近年来国内商务智能论著情况有一个比较全面的了解，笔者分别以“商务智能”和“商业智能”（他们指的都是BusinessIntelligence，BI）为检索题，通过对国家图书馆的多库目录检索系统进行题名检索，得到近年来相关论著及博硕论文分布情况：国内商务智能专著只有2004年的两本，译著在2003年~2005年间有三本。相对于最早1988年出版、截止2005年已经出版23本的西文专著（含一本日文专著）要少得多。国外2001年~2004年间出版的商务智能专著数量极多，说明经过一段时间的发展，国外商务智能的基础研究和应用研究都比较成熟。而我国从2002年起仅有少量的博士论文，关于商务智能的专著也屈指可数，我国商务智能仅处于导入期，对商务智能的系统研究还有大量工作要做。

2．论文统计分析。

（1）数量分布统计分析。笔者利用清华同方中国期刊全文数据库检索系统（Web），分别以“商业智能”、“商务智能”为检索题进行篇名检索，得到221篇文章（论文、简讯等），通过内容分析，除去内容重复的和明显不符合我们主题的文章，得到以下统计结果（见表1）。

摘要：商务智能是数据仓库、数据挖掘、OLAP等技术的集成，作为当前重要的研究前沿之一，商务智能是学术界和企业界关注的热点。文章运用统计、比较方法对相关著作和文章进行了统计研究，并对研究中的重点问题及相关成果作了分析总结。

关键词：商务智能；知识管理；数据仓库；数据挖掘

商务智能（BusinessIntelligence，简称BI）的概念最早是GartnerGroup的HowardDresner于1996年提出来的，我国学者将之翻译为“商业智能”或“商务智能”，本文选用“商务智能”作为BusinessIntelligence的中文翻译。近年来，商务智能技术日趋成熟，越来越多的企业决策者意识到需要商务智能来保持和提升企业竞争力。在美国，500强企业里面已经有90%以上的企业利用企业管理和商务智能软件帮助管理者做出决策。国外己经有很多成功实施商务智能的案例。我国的商务智能处于导入期，商务智能应用的程度和实际效果都与国外企业有很大差距。近年来，国内外商务智能供应商和高等院校都开展了广泛的商务智能的基础研究和应用研究。本文主要基于国家图书馆的多库目录检索系统、清华同方全文数据库检索系统等，对国内商务智能的研究现状进行了分析和总结。

一、文献统计分析

1．论著统计分析。为了对近年来国内商务智能论著情况有一个比较全面的了解，笔者分别以“商务智能”和“商业智能”（他们指的都是BusinessIntelligence，BI）为检索题，通过对国家图书馆的多库目录检索系统进行题名检索，得到近年来相关论著及博硕论文分布情况：国内商务智能专著只有2004年的两本，译著在2003年~2005年间有三本。相对于最早1988年出版、截止2005年已经出版23本的西文专著（含一本日文专著）要少得多。国外2001年~2004年间出版的商务智能专著数量极多，说明经过一段时间的发展，国外商务智能的基础研究和应用研究都比较成熟。而我国从2002年起仅有少量的博士论文，关于商务智能的专著也屈指可数，我国商务智能仅处于导入期，对商务智能的系统研究还有大量工作要做。

2．论文统计分析。

（1）数量分布统计分析。笔者利用清华同方中国期刊全文数据库检索系统（Web），分别以“商业智能”、“商务智能”为检索题进行篇名检索，得到221篇文章（论文、简讯等），通过内容分析，除去内容重复的和明显不符合我们主题的文章，得到以下统计结果（见表1）。

从检索结果来看，1996年的两篇简讯可以说是国内较早关于商务智能的文章。中国学术期刊全文数据库在1996年~2005年期间，收录了有关“商务智能”和“商业智能”的论文一共200篇，文章数量年代分布呈现前几年缓慢增长，近几年明显递增的特征。因此可以将国内商务智能发展规划为两个阶段：①初始阶段（1996年~2001年）：这个阶段国内商务智能初露端倪，这段时间相关文章很少，有36篇，约占总数18%，说明商务智能在当时属新事务，没有得到应有的重视，这段时期的文章多是关于商务智能软件和国外商务智能研究的简单介绍和综述。②明显增长阶段（2002年~2005年）：这阶段论文有显著增长。不少论文讨论商务智能在各行业和各领域的应用，但是关于商务智能的较高水平和较深层次的学术研究论文还极少，大部分文章仍是简单的、重复的功能介绍、综述和简讯等。这与目前我国企业信息化程度普遍不高、缺乏大量数据积累、缺乏应用商务智能的实践有关。

[摘 要] 为了直观呈现我国冷链物流产业的发展态势和历史演化规律，借助专利和期刊论文的文献资源，利用专利管理地图、定量测度和文献计量分析等数据可视化方法，研究发现了我国冷链物流产业优势集中在农产品或食品冷链，在国家物流政策的扶持下，文献研究数量和冷链物流技术都实现了跨越式增长，科研院所是冷链物流基础理论研究的主力军，而企业也开始注重知识产权保护和技术创新。

[关键词] 冷链物流;数据可视化;发展态势;专利;期刊论文

[中图分类号] F252，G353 [文献标识码] A 文章编号：1671-0037（2015）08-15-4

Research on Data Visualization and Development of Cold-chain LogisticsIndustry in China

―― Based on Statistic Data of Patent and Journal Articles

Feng Jian

（School of Logistics，Henan Vocational & Technical College of Communications，Zhengzhou Henan 450005）

Abstract：In order to presentthe development and historical evolution of cold-chain logistics industry in China in a directly， data visualization methods like patent management map，quantitative methods and bibliometric analysiswere used to study patents and journal articles. The results revealed that the advantages of cold-chain logistics industry in our country focus on the agriculturalproducts or foodcold-chain. In support of national logistics policies，the number of literature and cold-chain logistics technologies were increasing by leaps and bounds. Institutes and universities are the main force of basic theoretical research on cold-chain logistics industry，and enterprises have begun to emphasize intellectual property protection and technological innovation.

摘 要：在如今科技高速发展的信息化时代，计算机技术已经在社会各行各业得到了广泛的发展与应用，其中之一的数据库系统技术为人们的日常生活和工作带来了很多的便利。虽然计算机数据库管理技术已经发展到一定水平，但是仍然存在一定的安全性问题，是目前亟待解决的关键问题之一。本文针对计算机数据库安全性问题出现的原因，对数据库管理技术进行分析与讨论，为今后的计算机数据库管理技术的发展与改善起到一定的指导与促进作用。

关键词：计算机；数据库；管理技术

中图分类号：TP311.13

随着科学技术的飞速进步与发展，计算机技术已经发展到了一个新的阶段。各类信息极度丰富，数字化信息技术和网络技术高速发达，使得在计算机应用已经普及并不断发展的今天，掌握计算机基本技术和具备应用计算机技术的能力是当今人们必须具备的基本素质之一。而计算机数据库技术是计算机科学技术中发展最快、应用最广的技术之一，它已成为计算机信息系统与应用系统技术的核心和基础，本文就计算机数据库管理技术中存在的问题进行了分析与讨论。

1 计算机数据库管理技术存在的问题

计算机数据库系统是实现数据存储、组织和管理的有效形式，而计算机数据库管理可以实现数据库的建立和使用，是数据库系统安全使用的保障。但是，在使用数据库的过程中其安全性至关重要，在一个网络化和信息化的系统中，数据很容易被用户非法越权使用、盗取、更改甚至破坏险，无论发生哪一项，都将严重损害数据库的安全性并造成严重的后果。所以，保证数据库的安全使用是数据库管理技术中至关重要的问题。下面从三方面阐述计算机数据库系统的安全问题。

1.1 操作系统的问题

数据库操作系统的主要风险来源之一就是计算机操作系统，计算机病毒和木马程序、服务器操作系统后门以及操作系统和数据库系统的关联方面都是操作系统中存在风险的地方。