大数据与云计算

大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及,并且经常和云计算联系在一起,云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值;2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果;4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解,以及对大数据的价值的认识,探讨大数据处理与挖掘技术,论述以下观点：没有互联网就没有云计算模式,没有云计算模式就没有大数据处理技术,也就没有大数据挖掘技术。     

浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化

大数据时代下数据量的爆炸式增长,使得分析和解读大数据显得尤为重要. 阐述了解析数据工具——数据挖掘和数据可视化技术,重点探讨了两者创新性结合的重要意义和实际效果.     

基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究

分析了大数据环境下的O2O电商用户数据特征,提出O2O电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O电商平台、O2O用户和O2O商家三者角度探讨了O2O电商用户数据挖掘的应用问题.研究认为:O2O用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘及数据应用4个过程;O2O电商用户数据的挖掘应用包括精准营销、平台网站优化、欺诈分析与防范、个性化推荐、增值服务开发与产品创新等方面.     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

物联网与大数据整合研究

本文首先对物联网和大数据的概念进行了论述,继而对物联网大数据整合进行了分析探讨,最后在此基础上,得出了物联网和大数据之间的紧密联系是很难忽视的,它们是相互创造的。如果没有大数据的分析能力,物联网所产生的空前数量的数据将毫无用处。     

大数据时代数字图书馆发展浅析

大数据及其技术是当前信息领域研究的热点,在数据挖掘、数据分析、信息服务以及信息安全、隐私保护等方面给图书馆带来了挑战与机遇。随着大数据时代的到来,用户对信息资源的需求越来越高,图书馆的信息处理及服务将会发生显著的变化,从大量的非结构化数据、半结构化数据集中去分析和挖掘潜在的价值将成为图书馆的主要业务之一,图书馆的服务方式也需做出相应的改变。     

大数据技术在轨道交通领域中的研究和挑战

大数据是一个国家的重要的战略资源。城市轨道交通凭借其大容量运输和高效率运输水平,在缓解交通拥堵方面有重要作用。如何在轨道交通中挖掘和发挥大数据的创新价值,如何利用大数据挖掘、预测、可视化等技术服务轨道交通行业有着重要的意义。本文系统地阐述了大数据技术在轨道交通领域的研究现状,总结了大数据在轨道交通应用中的研究难点和挑战,为轨道交通信息化和大数据应用拓展提供支持。     

数据虚拟化研究综述

大数据系统中数据源多,数据规模大,且数据具有异构异质的特点,为满足各种数据集成需求,如何快速高效地整合数据就显得越来越重要且具有挑战性。数据虚拟化能够灵活地实现各种数据集成需求,介绍数据虚拟化的概念、优势及应用需求,给出一种数据虚拟化系统架构,并对其中的数据虚拟化平面与管理平面以及各层的功能进行了阐述。重点针对数据虚拟化系统中存在的一些关键问题与挑战进行了详细分析,给出了需要进一步研究的课题与方向。     

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.     

大数据背景下的隐私保护问题研究

大数据的分析挖掘技术实现了散乱数据的潜在价值,也让人们的个人隐私面临威胁。大数据背景下的个人隐私分散隐匿于海量数据中,各数据间相互关联。数据化的个人隐私具有商业价值,促进了个人数据的挖掘。数据主体隐私保护意识欠缺,除了被动的隐私泄露,还有"数据化表演"的自我隐私披露。大数据背景下,个人隐私保护首先要明确立法,划分权责,加强对大数据产业运营的监管;其次,建立信息生态系统,模拟自然界的规律,为大数据的有序开发共享制定法则;同时还要提高用户对个人数据自我披露后果的预见性,有意识地防范个人隐私泄露。     

基于大数据的物联网教学最优模式实证模型研究

提出一种基于大数据的物联网教学最优模式实证模型,采用统计分析方法构建物联网教学的大数据回归分析模型,在嵌入式系统教学中分析教学模式优化的约束指标参量集,采用相关性检测方法进行物联网教学最优模式的大数据融合处理,结合累积方差分析进行物联网教学最优模式大数据聚类,根据聚类结果构建物联网教学最优模式的量化分布集,结合大数据模糊聚类控制和信息融合方法,实现物联网教学最优模式构造。实证分析结果表明,采用该方法进行物联网教学最优模式选择的数据融合性较好,说明对教学模式选择的合理性较为准确,提高了物联网环境下的教学模式优化和控制能力。     

国内图书情报界大数据研究综述

总结了国内图书情报界大数据研究的现状,重点分析了国内图书情报界大数据研究的内容,并对图书情报界未来大数据研究的热点和发展趋势进行了预测,以期为图书情报机构深入研究大数据环境下的创新管理和智慧服务提供参考。     

基于大数据技术的操作系统教学思考

针对目前传统教学模式存在的问题和大数据技术的快速发展的现状，结合操作系统课堂教学和实验教学的特点，提出基于大数据技术的操作系统课程教学措施，改进操作系统课程的教学模式，提高教学针对性。     

高校图书馆如何融入大数据时代

本文阐述了大数据的概念,介绍了大数据的产生和研究应用现状,分析了大数据时代下高校图书馆在服务理念和模式、基础条件、服务内容等方面所面临的挑战,并就应对措施进行了探讨。     

大数据与科技新挑战

本文简述了对大数据引发科技新挑战的一些粗浅认识,这些认识会随着大数据时代的变迁而改变。作者首先描述了大数据时代需要解决的三个技术问题,即将非结构化与半结构化数据转化为可分析的数据形式;大数据复杂性描述与建模;数据异构性与决策异构性。本文还进一步讨论了特定的大数据流以及数据驱动的决策管理等基本的大数据问题。在结论中,本文提出了一些数据科学的公开性研究问题,这些问题日益发展,最终将超越大数据的范畴。     

大数据的机遇与挑战

本文介绍了大数据的产生、价值、解决方案和面临的问题。随着网络信息化的发展,在科学研究、智慧城市和移动互联网等领域中产生了各种各样的大数据。通过大数据挖掘,可以产生许多新的价值,为企业的精确预测和有效决策所用。对不同大数据,目前主要有Google、微软、hadoop、Vmware和亚马逊等分布式解决方案。然而,大数据的发展还面临着人力和财力问题、安全、隐私问题、产业链变革等一些问题,需要进一步研究和解决。     

大数据时代图书馆面临的机遇与挑战

大数据吸引了各行各业的关注,图书馆不可避免地面临着大数据浪潮的冲击。阐述了大数据的定义与特征,分析了大数据在图书馆的应用场景,探讨了大数据时代图书馆的发展趋势及面临的挑战。     

大数据统计方法综述

回顾大数据统计分析方法的现状,重点分析线性及非线性模型的分治算法, 详细阐述 3 种抽样法, 并比较其差异,归纳总结在线更新算法和基于变量选择的在线更新算法,最后展望大数据统计分析的未来．