面向互联网金融行业的大数据资源服务平台

在大数据时代,数据已经渗透至各个行业,并且呈现出数量大、动态性、类型复杂等显著特征,尤其是互联网金融等为代表的典型行业.本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义,探讨了大型数据资源服务平台架构及其3个主要组成部分:数据资源识别和获取、数据资源存储和分析、服务支撑平台,并介绍了项目组在面向可信网络金融交易的大型数据分析研究与应用方面所开展的工作.具体来讲,围绕软件行为认证等关键技术,研究并开发了以行为认证为核心的可信网络金融交易系统,支持在线交易过程中产生的用户行为数据与软件行为数据的实时监控和动态展示.     

社交网络可能传播肥胖症

近朱者赤,近墨者黑。当我们与人交往时,自身行为往往受到很大影响,这条理论也同样适用于人类健康,甚至个人体重。与朋友和家庭关系越密切,受影响的程度就越大——早在2007年,美国一个研究小组通过对美国弗莱明翰心脏研究的长期数据进行分析,就确立了肥胖与社交的关联性,只是其发生过程尚不清楚。     

基于共同用户的跨网络分析:社交媒体大数据中的多源问题

社交媒体大数据是大数据的重要组成部分.与大数据的"4V"特性对应,本文主要讨论社交媒体大数据中的Variety-多源问题.社交媒体的多源主要体现在不同社交媒体网络所关注的异构用户行为信息,理解社交媒体多源现象对于社交媒体分析和社交媒体大数据的深度应用具有重要意义.社交媒体数据具有来源于用户、服务于用户的特点.我们提出从多个社交媒体网络的共同用户入手来进行社交媒体多源分析:(1)跨网络用户建模,整合分散在不同社交媒体网络的行为信息得到完整用户模型,进行个性化服务;(2)多源数据知识关联,以共同用户与多源数据的交互作为桥梁,挖掘多源数据知识关联,服务于社交媒体协同应用.     

面向分子科学的数据智能

分子科学是化学的核心,也是生物、材料、药学等学科的基础.传统的分子科学研究通过实验或理论手段进行,研究成本高、周期长,难以处理高复杂度体系.随着大数据时代的到来,数据驱动的人工智能研究已成为继实验、理论和模拟之后的第4种科学研究范式.数据驱动的机器学习凭借其快速高效的数据处理能力,在分子科学领域展现出巨大的发展潜力.尤其是在分子性质预测、分子设计、化学反应预测及逆合成、量子化学计算、自动化合成等领域获得了广泛应用.本文首先介绍面向分子科学数据智能研究过程中的3个关键部分,即分子科学开放数据集、分子描述符和机器学习算法;然后,列举机器学习在不同分子科学研究方向中的重要应用案例;最后,分析讨论该研究领域可能存在的挑战及潜在发展方向.     

社交网络化的发展方向

社交网络站点是互联网革新的顶峰,在线领域已经没有多少创新空间了。Paypal网络支付服务公司创始人之一的彼得·蒂尔(PeterThiel)在牛津大学赛德商学院举行的研讨会上提出这一论点。他的这番话让我们看到了他和其他硅谷名人对于社交网络下一步发展方向的大体想法。     

移动大数据时代:无线网络的挑战与机遇

随着移动互联网、云计算、物联网、机器类型通信等新兴信息通信技术的飞速发展,信息社会进入了网络化的大数据时代.快速普及的智能化移动终端应用助推了全球移动数据流量的大幅度增长.在移动大数据时代,海量数据、业务类型演进、数据多样化、数据空-时域分布不均匀等特征给无线网络带来了严峻的挑战.为了应对挑战,一方面,无线网络从新频谱拓展、传输技术、智能立体化组网等多维度进行演进以满足大数据传输与应用的需求;另一方面,移动大数据作为一种新的生产要素改变着人们认知网络的方法,无线网络可以充分借鉴互联网数据挖掘的理论与方法,实现网络的灵活部署、无线资源的优化配置和低能耗绿色通信.     

社交行为与疾病传播——揭示人类社交行为方式有助于解读疾病传播途径

为了应对2009年4月爆发的猪流感,墨西哥城的居民在公共场所都戴上了口罩●对许多病原体而言,人们的接触交往方式是其传播的重要途径:从流感到SARS,人们罹病的风险取决于跟谁接触以及如何接触。问题是,交往方式和身体接触并非是疾病传播的唯一途径,某些疾病会通过遗留在物体表面的病毒传播。然而,流行病学家关于人们的交往方式以及疾病传播途径的资料十分匮乏。在进入2013年的第二个星期,纽约州在全州范围公布了一项公共卫生紧急措施。此时,当地的     

大数据时代的天文学研究

天文学已经进入数据密集型时代或者说大数据时代.面对海量天文数据在存储、计算、网络、软件、算法乃至工作模式等方面的需求和挑战,天文学家连同计算机和信息技术领域的专家正努力使基于科学数据的知识发现过程变得更加容易.虚拟天文台旨在实现科学数据的互操作,打造一个全球性的数据网格.天文信息学则从分支学科的高度来考虑天文学的长远发展.数据挖掘和知识发现在数据密集型时代大有可为,自身也必将获得长足发展.本文简要论述天文学研究在数据密集型时代所面临的挑战,介绍虚拟天文台理念和最新进展,探讨天文信息学发展的必要性和所包含的研究内容,阐明数据挖掘和知识发现的必要性和发展方向.     

大数据时代的药物设计与药物信息

大数据时代,以数据驱动的药物研发(data-driven drug research and development)方式有望显著提高药物研发成功率、缩短药物研发周期以及降低药物研发成本.本文简短综述了近年来药物设计和药物信息相关数据整合和数据挖掘的最新研究概况,并对大数据时代的药物设计与药物信息研究提出了展望.     

大数据浪潮冲击下网络科学与工程面临的挑战与机遇

近年在大数据浪潮的冲击下,“网络科学与工程”与众多领域一样,面临着新的挑战和机遇。首先评述大数据及大数据科学的特点和概况;然后针对当今“网络科学与工程”的最新前沿课题--“网络的网络(NON)”,讨论若干典型的NON 及其主要特点和相关课题初步进展,并提供若干挑战性课题和难得的机遇。     

数据采掘技术的现状与未来

本文首重介绍了在大型数据库中进行数据采掘的高效技术,研究了数据采掘技术的产生、现状和前景,以及在各行各业的应用.     

大规模蛋白质相互作用数据的分析与应用

蛋白质相互作用在生命活动中起着重要的作用. 目前已开发出几种实验和计算方法能够得到大规模蛋白质相互作用数据. 但是, 与传统的实验结果相比, 蛋白质相互作用大规模数据中存在着比例较高的假阳性. 为了能够充分利用这些数据, 需要建立生物信息学方法对这些数据进行系统的评价, 进而提高数据的可信度, 并从中挖掘出有价值的生物信息. 本文对目前蛋白质相互作用大规模数据的计算分析和应用进行了总结, 包括蛋白质相互作用数据评估方法、与蛋白质其他信息的关系以及在生物学研究中的应用, 并提出了开发分析和挖掘蛋白质相互作用数据工具的主要方向, 以期有助于这些数据的研究和应用.     

卫生大数据的分析框架与技术

探讨了卫生大数据的应用现状、发展前景及其价值实现,提出了卫生大数据分析的基本框架,分析了卫生大数据的收集、传输、维护、集成、分析和模式解释等步骤中的关键技术,以及卫生大数据发展中的几个认识问题,提出大数据应用的相关政策建议.     

大数据驱动的互联网时代

<正>2014年9月的最后一周,阿里巴巴在纽约证券交易所(NYSE:BABA)正式上市,这是历史最大规模的首次公开募股(IPO),更标志着互联网进入了一个新的时代,一个属于中国本土互联网企业的大数据时代。大数据的前世今生大数据或称海量数据,指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理,并整理成为人类所能解读的信息。在总数据量相同的情况下,与个别分析     

大数据的财富与陷阱

百度能知道我们在关注什么,淘宝能洞察我们喜欢什么,这是喜还是忧？大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2013年10月28日,三名新疆籍恐怖分子驾吉普车冲撞天安门,恐怖分子当场全部烧死,可是警方仅用了10多个小时就全部抓住了5名同伙。警方如何快速锁定嫌疑犯,这是国家秘密,     

生物医学大数据的现状与展望

生物医学是一门新兴的前沿交叉学科,它综合了医学、生命科学和生物学的理论和方法而发展起来.近年来随着先进仪器装备与信息技术等越来越广泛和深入的整合到生物技术中来,生物医学研究中越来越频繁的涉及到大数据存储和分析等信息技术.大数据时代的来临对生物医学研究产生了重大影响.其中,一个重要发展趋势就是由假设驱动向数据驱动的转变.数十年来分子生物学水平上的实验目的是获得结论或者是提出一种新的假设,而现在基于海量生物医学大数据,可以对海量数据的研究来探索其中的规律,直接提出假设或得出可靠的结论.随着先进的生物分析技术的不断推出和更新,生物医学数据迅速积累.基于此类大数据一些以往不能解决的问题将有望解决,同时相关生物医学研究的新问题也层出不穷.生物医学相关的大数据技术和相关应用主要包括:基于高通量测序的个性化基因组、转录组和蛋白组研究,单细胞水平基因型和表型研究,人类健康相关微生物群落研究,生物医学图像研究等.相关生物医学大数据分析任务均具有着数据密集和计算密集的双密集性特点.要充分地利用这些大数据解决一系列生物医学问题,迫切需要高通量、高效率、高准确性的生物信息存储和分析策略.本文总结和回顾生物医学大数据的生成、管理和分析相关的一系列问题,其中重点讨论人体微生物群落、单细胞表型和基因型、生物医学图像等新近出现的生物医学大数据形式,以及相关数据分析和应用前景等.基于目前生物医学大数据的现状我们可以发现,生物医学大数据的研究正处于蓄势待发状态:适应于生物医学大数据的软硬件平台、大数据存储、大数据分析挖掘等方法等还不成熟,制约着生物大数据的研究.然而一旦相关研究获得突破并有所优化和应用,将会全方位地支撑生物医学大数据的深入解构;进而有助于对医学现象的趋势分析和预测,服务于相关的遗传疾病研究、公共卫生监控、医疗与医药开发等广泛生物医学应用.     

信息时代的隐私与行为

<正>本文是关于隐私行为研究的一篇综述,我们尝试把各种学术思路进行一个总结,同时也找出它们之间的关联。本文以三个主题来总结从社会科学和行为科学的角度所得到的观察:隐私相关行为所带来后果的不确定性,以及个人对这些后果的偏好选择;行为决策的语言表述依赖性,以及因此导致的隐私决策变化与信息私密性调整;隐私保护可被经济、政治利益体操纵到何种程度。通过对这些主题的讨论学习,我们在最后提出了信息时代公共政策在隐私保护中应该起的作用。     

基于互联网平台的大数据收集在社会认知研究中的应用

基于互联网的大数据收集是社会认知领域的新兴研究手段.本文主要介绍了基于以MTurk,Micro Turk等为代表的、具有交易功能的大型行为数据网络收集平台进行的社会认知领域的研究,从网络平台大数据采样的数据质量和大数据对社会认知领域新方向的启发两方面进行阐述,总结了网络大数据在样本范围和数量、分析方法和实验情境上相比传统实验室数据采集的优势和不足.虽然互联网平台的大数据收集还有无法完全控制被试完成任务、存在难以通过大量样本平衡的变量等一系列问题,但这一研究方式的社会性生态效度佳,且在纵向研究和社会行为的网络化分析等方面表现出独有优势,在社会认知领域的研究中具有广阔的应用前景.     

道德认知、道德情绪与亲社会行为的关系:来自元分析的证据

有关道德认知、道德情绪与亲社会行为的关系一直备受研究者的关注,但现有的研究结果并不一致,尤其是道德认知和道德情绪对亲社会行为影响的异同及其在个体发展进程中的发展变化,仍需要进一步探究.基于39个效应值9960名被试(道德认知)和29个效应值6946名被试(道德情绪)的元分析,发现道德认知和道德情绪均与亲社会行为存在中等程度的相关,但年龄组的调节作用均未达显著水平.进一步比较道德认知和道德情绪对亲社会行为的影响,结果仅在青少年阶段发现,道德情绪与亲社会行为的关系更为密切.这些结果确认了道德认知和道德情绪对亲社会行为的影响,提示了在不同发展阶段中道德认知和道德情绪作用的差异性,有助于更好地理解个体的道德发展.     

万紫千红的数字电视和数字广播

广播电视和广大居民息息相关.在今日社会中,尽管电脑、网络、汽车、手机社交等活动占去了不少人们看电视听广播的时间,但广播电视的传统市场几乎未被动摇.