情报研究中多源异构数据的小算力聚合及应用研究

[目的/意义]探索采用低能耗、高效率的算力,应对情报研究中处理语义环境高复杂、知识边界不确定、信息博弈强对抗、数据样本稀疏为主要特征的多源异构数据聚合面临的挑战。[方法/过程]剖析在大数据、人工智能技术快速发展背景下,多源异构数据、小算力、聚合等数据处理相关的概念内涵及其情报研究发展趋势,基于I/O模型和数据流转换分析人机混合增强算力作用路径及其支撑数据价值实现的层次,提出情报研究中人机混合增强算力的多源异构数据聚合模式(MHDAM-HAC),并以动态情报研究业务为对象进行实例应用。[结果/结论]技术领域发展状态概要画像、聚焦某类技术主题挖掘发现隐含知识的两个实例,验证了所构建的多源异构数据的小算力聚合模式可以有效改善情报研究工作面临的问题,实现一部分情报生成过程的可重现,并促进情报研究的新发现,可作为新实践当中的实现方式。