On one hand, compared with traditional rela- tional and XML models, graphs have more expressive power and are widely used today. On the other hand, various ap- plications of social computing trigger the pressing need ...On one hand, compared with traditional rela- tional and XML models, graphs have more expressive power and are widely used today. On the other hand, various ap- plications of social computing trigger the pressing need of a new search paradigm. In this article, we argue that big graph search is the one filling this gap. We first introduce the ap- plication of graph search in various scenarios. We then for- malize the graph search problem, and give an analysis of graph search from an evolutionary point of view, followed by the evidences from both the industry and academia. After that, we analyze the difficulties and challenges of big graph search. Finally, we present three classes of techniques to- wards big graph search： query techniques, data techniques and distributed computing techniques.展开更多
为研究地质学领域的大数据和人工智能研究现状、热点和前沿,在中国知网(CNKI)核心期刊和Web of Science(WoS)核心数据库收集了2000—2022年相关中文文献3600篇、英文文献1803篇,利用社区结构分析软件CiteSpace,从合作作者、研究国家、...为研究地质学领域的大数据和人工智能研究现状、热点和前沿,在中国知网(CNKI)核心期刊和Web of Science(WoS)核心数据库收集了2000—2022年相关中文文献3600篇、英文文献1803篇,利用社区结构分析软件CiteSpace,从合作作者、研究国家、研究机构、关键词聚类、关键词时空分布图谱等进行可视化分析,并统计了2021—2022年间,地质学领域国际顶级期刊(综合影响因子10以上)的文献进行前沿分析。分析结果表明,近10年内该研究领域全球累计发文量激增,以中国为代表的亚洲国家和以美国为代表的欧美国家研究为主,双方累计发文量相差不大,论文中介中心性欧美国家普遍较高。我国研究机构之间的交流合作居多,与国外的研究机构交流合作较少,国外研究机构则与之相反。该领域以应用机器学习类方法、知识图谱构建等,在地质灾害防治、地震解释、石油与天然气勘查、固体矿产资源预测等方向进行的科学研究为研究热点,以深度学习、集成学习、智能平台搭建等为手段的地球演化过程中的重大地质事件研究、全球性气候变化、极地及海洋地质研究、数字地质建模及定量分析、地震预报、地灾易发性精准评估等为研究前沿。展开更多
水文大数据相关研究是近些年水文领域的研究重点和核心问题,同时也是提高水文事务处理效率和增强水文规律真实性及可信性的重要内容。现将从中国知网(CNKI)收录的264篇文献和Web of Science(WOS)收录的219篇文献作为样本数据,利用CiteSp...水文大数据相关研究是近些年水文领域的研究重点和核心问题,同时也是提高水文事务处理效率和增强水文规律真实性及可信性的重要内容。现将从中国知网(CNKI)收录的264篇文献和Web of Science(WOS)收录的219篇文献作为样本数据,利用CiteSpace软件对其进行研究人员、研究机构及热点分析,深入探索该领域研究的发展趋势。研究表明:从发文量总体来看,国内和国际发文量均呈现上升趋势。从研究人员和研究机构来看,国内学者和机构间呈现“大分散,小聚集”的现象。从研究热点来看,以“智慧水文”“预警系统”“Big data testing”等为突现关键词意味着该领域的研究重点逐渐向技术化、数字化方向演进,无论在国内还是国际,现代的水文监测技术与水文学方法相对于传统的技术和方法,均具有更高的准确性和稳定性,可以更充分地满足实际应用需求,将水文和大数据相结合逐渐成为了该领域的研究趋势。展开更多
基金This work was supported in part by 973 program （2014CB340300）, National Natural Science Foundation of China （Grant No. 61322207） and the Fundamental Research Funds for the Central Universi- ties.
文摘On one hand, compared with traditional rela- tional and XML models, graphs have more expressive power and are widely used today. On the other hand, various ap- plications of social computing trigger the pressing need of a new search paradigm. In this article, we argue that big graph search is the one filling this gap. We first introduce the ap- plication of graph search in various scenarios. We then for- malize the graph search problem, and give an analysis of graph search from an evolutionary point of view, followed by the evidences from both the industry and academia. After that, we analyze the difficulties and challenges of big graph search. Finally, we present three classes of techniques to- wards big graph search： query techniques, data techniques and distributed computing techniques.
文摘为研究地质学领域的大数据和人工智能研究现状、热点和前沿,在中国知网(CNKI)核心期刊和Web of Science(WoS)核心数据库收集了2000—2022年相关中文文献3600篇、英文文献1803篇,利用社区结构分析软件CiteSpace,从合作作者、研究国家、研究机构、关键词聚类、关键词时空分布图谱等进行可视化分析,并统计了2021—2022年间,地质学领域国际顶级期刊(综合影响因子10以上)的文献进行前沿分析。分析结果表明,近10年内该研究领域全球累计发文量激增,以中国为代表的亚洲国家和以美国为代表的欧美国家研究为主,双方累计发文量相差不大,论文中介中心性欧美国家普遍较高。我国研究机构之间的交流合作居多,与国外的研究机构交流合作较少,国外研究机构则与之相反。该领域以应用机器学习类方法、知识图谱构建等,在地质灾害防治、地震解释、石油与天然气勘查、固体矿产资源预测等方向进行的科学研究为研究热点,以深度学习、集成学习、智能平台搭建等为手段的地球演化过程中的重大地质事件研究、全球性气候变化、极地及海洋地质研究、数字地质建模及定量分析、地震预报、地灾易发性精准评估等为研究前沿。
文摘水文大数据相关研究是近些年水文领域的研究重点和核心问题,同时也是提高水文事务处理效率和增强水文规律真实性及可信性的重要内容。现将从中国知网(CNKI)收录的264篇文献和Web of Science(WOS)收录的219篇文献作为样本数据,利用CiteSpace软件对其进行研究人员、研究机构及热点分析,深入探索该领域研究的发展趋势。研究表明:从发文量总体来看,国内和国际发文量均呈现上升趋势。从研究人员和研究机构来看,国内学者和机构间呈现“大分散,小聚集”的现象。从研究热点来看,以“智慧水文”“预警系统”“Big data testing”等为突现关键词意味着该领域的研究重点逐渐向技术化、数字化方向演进,无论在国内还是国际,现代的水文监测技术与水文学方法相对于传统的技术和方法,均具有更高的准确性和稳定性,可以更充分地满足实际应用需求,将水文和大数据相结合逐渐成为了该领域的研究趋势。
