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大数据技术的应用现状与展望 被引量:68

Big Data Technology:Current Applications and Prospects
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摘要 梳理了大数据研究的4项关键技术:"数据的采集、预处理与存储"、"数据的分析与挖掘"、"数据的隐私保护"、"数据中心体系结构",挖掘和展示了国内外大数据研究的热点,以期对该领域的研究有一个系统而全面的认识。从处理平台、分析产品、标准化3个方面介绍了大数据技术应用的现状,并列举了大数据现有的产品应用及各行业应用案例。最后。从大数据的分析策略、深度学习、隐私保护和数据质量几个方面揭示了大数据研究存在的挑战和机遇,以期为后续大数据技术应用的发展提供参考。 The research includes computer science, information science, management science, psychology, etc. Four key technologies in big data research, data collection, preproeessing and storage, data analysis and mining, data privacy protection, data center system structure were discussed and the hot research topics from domestic and overseas research groups were demonstrated in order to have comprehensive and systematic understanding of big data. The application status of big data was introduced from three perspectives, application platforms, relevant products and standardization. Meanwhile, description of current business in big data and other field was presented. Eventually, the opportunities and challenges in big data research were revealed through big data analysis strategies, privacy protection and data quality, which provide the guideline for future research.
作者 廖建新
出处 《电信科学》 北大核心 2015年第7期1-12,共12页 Telecommunications Science
基金 国家重点基础研究发展计划("973"计划)基金资助项目(No.2013CB329102) 国家自然科学基金资助项目(No.61471063 No.61372120 No.61271019 No.61101119 No.61121001) 教育部科学技术研究重点(重大)项目(No.MCM20130310) 北京高等学校青年英才计划基金资助项目(No.YETP0473) 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(No.20100005110008)~~
关键词 大数据 数据分析 数据挖掘 非结构化数据 隐私保护 并行计算 社交网络数据 big data, data analysis, data mining, unstructured data, privacy protection, parallel computing, socialnetwork data
  • 相关文献

参考文献41

  • 1Gantz J, Reinsel D. Extracting Value from Chaos. IDC iView Report, 2011.
  • 2SchnbergerVM.CukierK.大数据时代:生活、工作与思维的大变革.盛杨燕,周涛译.杭州:浙江人民出版社,2013.
  • 3Team O R. Big Data Now: Current Perspectives from O 'Reilly Radar. Sebastopol: O' Reilly Media, 2011.
  • 4Grobelnik M. Big data tutorial, http://videolectures.net/ eswc2012grobelnik big data/, 2012.
  • 5张引,陈敏,廖小飞.大数据应用的现状与展望[J].计算机研究与发展,2013,50(S2):216-233. 被引量:374
  • 6Binzenh.fer A, Tutschku K, Graben B A D, et d. A P2P-based framework for distributed network management. Lecture Notes in Computer Science, 2006(3883): 198.210.
  • 7Tutschku K, Chevul S, Binzenhfer A, Schmid M, et a!. A self-organizing concept for distributed end-to-end quality monitoring. University of Wurzburg Institute, Wurzburg, Germany, 2006.
  • 8李强,王宏,王乐春.基于P2P的分布式网络管理模型研究[J].计算机工程,2006,32(13):150-152. 被引量:14
  • 9Karagiannis T, Papagiannaki traffic elassifieaion in the Conference on Applications, Protocols for Computer Pennsylvania, USA, 2005 K, Faloutsos M. Blinc: multilevel dark. Proceedings of the 2005.
  • 10Technologies, Architectures, and Communications, Philadelphia, Karagiannis T, Roido A, Aloutsos M, et ol. Transport layer identification of P2P traffic. Proceedings of the 2004 ACM SIGCOMM Interact Measurement Conference, Taormina, Italy, 2OO4.

二级参考文献65

  • 1宋国杰,唐世渭,杨冬青,王腾蛟.数据流中异常模式的提取与趋势监测[J].计算机研究与发展,2004,41(10):1754-1759. 被引量:19
  • 2曲春锦.改进的关联规则挖掘算法及其在教育信息挖掘中的应用[J].交通与计算机,2005,23(4):68-71. 被引量:17
  • 3魏育辉,潘洁.图书流通数据的关联挖掘量化分析方法[J].现代情报,2005,25(11):108-110. 被引量:30
  • 4王庆波,金漳,何乐,等.虚拟化与云计算[M].北京:电子工业出版社,2010.
  • 5Ng W S,Ooi B C,Tan K L,et al.PeerDB:A P2P-based System for Distributed Data Sharing[C].Proc.of the International Conference of Data Engineering,2003:623.
  • 6Kalogeraki V,Fang Chen.Managing Distributed Objects in Peer-to-Peer Systems[J].IEEE Network,2004,18(1):22-29.
  • 7Oaks S,Traversa B,Li Gong.Jxta技术手册[M](第一版).北京:清华大学出版社,2004.
  • 8中国图书馆图书分类法编辑委员会.中国图书资料分类法[M].北京:科学技术文献出版社,2000.
  • 9范明,孟小峰.数据挖掘概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2006.
  • 10Cloud computing [ EB/OL 1 [ 2011-09-01 ]. http : //en.wikipedia, org/wiki/Cloud computing .

共引文献846

同被引文献454

引证文献68

二级引证文献310

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