网络大数据现状和展望讲解学习
大数据技术在智慧能源中的应用与展望
大数据技术在智慧能源中的应用与展望随着能源需求的不断增长和环保意识的逐渐觉醒，智慧能源已经成为人们关注的热点话题。
大数据技术，作为当前最先进和最强大的信息处理技术，其在智慧能源中的应用和发展也备受瞩目。
本文将从智慧能源的基本概念、大数据技术的发展历程和应用现状入手，探讨大数据技术在智慧能源领域中的应用与发展，以及未来的发展趋势和挑战。
一、智慧能源的基本概念智慧能源是指利用一定的技术手段和管理模式，以客观、公正、透明、高效的方式，将能源的生产、传输、供应和消费过程进行智能化监控、管理、调控、优化，从而实现能源资源的高效利用和环境保护的可持续发展。
智慧能源的实现需要依托于现代信息技术和通信技术，其中，大数据技术的应用尤为重要。
二、大数据技术的发展历程和应用现状大数据技术是指处理和分析海量、多样、高速、复杂的数据，挖掘价值和发现潜力的一种技术。
大数据技术的发展历程主要经历了数据采集、存储、分析和应用等几个阶段。
目前，大数据技术已经广泛应用于金融、医疗、教育、交通等各个行业领域。
在能源领域中，大数据技术的应用也已经取得了一定的成果。
首先，大数据技术可以实现能源消费信息的实时监控和分析。
通过智能电表等智能设备的安装，可以实现能源数据的采集和传输，进而实现对能源消费信息的实时监控和分析，提高能源利用的效益和环保效果。
其次，大数据技术可以优化能源供应和配置。
利用大数据技术，可以对能源的供需关系进行实时分析和预测，从而实现能源的优化供应和配置。
同时，还可以通过数据挖掘和分析，实现对能源市场的监测和预测，提高能源市场的运作效率和透明度。
再次，大数据技术可以推动智慧能源的全面升级。
大数据技术可以应用于能源管理、能效评估、能源储备和能源节约等方面，从而推动智慧能源的全面升级。
在此基础上，还可以实现能源协同管理和系统优化，形成系统化、智能化的能源管理与调控机制。
三、大数据技术在智慧能源中的应用与展望大数据技术在智慧能源中的应用和发展前景非常广阔。
国内大数据背景下精准教学研究热点及展望
国内大数据背景下精准教学研究热点及展望作者：赖显静陈贵平来源：《电脑知识与技术》2022年第13期摘要：利用中國知网有关大数据背景下精准教学文献为研究对象，使用社会网络分析法绘制202篇大数据精准教学研究热点知识图谱。
通过分析发现，我国大数据背景下精准教学研究主要围绕精准教学理论研究、精准教学模式研究、精准教学平台应用研究、大数据助力精准学习分析研究、大数据驱动教学变革研究等五个方面开展。
未来可以加强师生数据素养的培养、大数据背景下精准教学平台构建、大数据与教学深度融合等方面的研究。
关键词：大数据;精准教学;社会网络分析;知识图谱中图分类号：G642 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）13-0016-031 问题的提出20世纪60年代，奥格登·林斯利在行为主义的基础上，提出精准教学关注学生学习过程中发生的变化，认为根据标准变速图表做出教育决策促进学生学习[1]。
早期的精准教学利用人工进行记录，局限性很大，没有得到快速的发展。
我国大数据不断发展，2016年，祝智庭教授将信息技术引入精准教学中，利用信息技术激发精准教学的活力[2]，从此开启了我国利用技术促进精准教学研究的大门。
大数据的兴起，为我国精准教学的深入研究提供重要契机。
利用大数据进行教学设计、教学实践和教学决策等，从而实现因材施教。
基于此，本研究通过对文献的梳理，利用共词分析法探索我国大数据背景下精准教学研究的现状、热点、趋势等，以期能为后续的研究提供参考和借鉴。
2 研究设计2.1研究方法共词分析法利用文献中词组出现的情况，来确定某一学科中各主题之间的关系[3]。
通过共词分析，能探索当前文献集中关注的主题，挖掘某一学科的热点、焦点和范式。
本研究使用的软件：文献题录信息统计分析工具——SATI3.0、SPSS 26、UCINET 6等软件。
2.2数据来源本研究的目的是探索我国大数据背景下精准教学的研究热点与趋势，为确保研究的可行性与代表性，本文选取中国知网（CNKI）期刊全文数据库作为文献的检索平台。
AI技术在保险业中的应用现状和前景展望
AI技术在保险业中的应用现状和前景展望随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在各个行业中的应用也日益广泛。
保险业作为一项重要的经济活动，也开始逐步引入AI技术，以提高效率、降低成本，并为客户提供更好的服务。
本文将探讨AI技术在保险业中的应用现状和前景展望。
一、AI技术在保险业中的应用现状1. 精准风险评估保险行业的核心业务是风险评估和理赔。
AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法，对客户的风险进行更加精准的评估。
例如，通过分析客户的个人信息、历史数据和社交媒体等信息，AI可以预测客户的潜在风险，从而为保险公司提供更准确的定价和保险方案。
2. 自动化理赔处理传统的理赔处理通常需要大量的人力和时间，而且容易出现错误和延误。
AI技术可以通过图像识别、自然语言处理和机器学习等技术，实现对理赔申请的自动化处理。
例如，通过分析客户提供的照片和文字描述，AI可以自动判断事故的责任和赔偿金额，并自动完成理赔流程，大大提高了理赔的效率和准确性。
3. 智能客服与销售AI技术可以通过自然语言处理和机器学习算法，实现智能客服和销售。
保险公司可以通过AI技术开发智能机器人，为客户提供24小时在线的咨询和服务。
这不仅可以提高客户满意度，还可以减少人力成本。
同时，AI技术还可以通过分析客户的行为和偏好，推荐个性化的保险产品，提高销售效果。
二、AI技术在保险业中的前景展望1. 提高风险管理能力AI技术可以通过大数据分析和机器学习算法，实现对客户风险的实时监测和预测。
保险公司可以根据AI技术提供的风险预警，及时调整保险策略和定价，从而降低风险损失。
同时，AI技术还可以通过智能合约和区块链等技术，实现对保险合同和理赔过程的透明化和自动化管理，进一步提高风险管理能力。
2. 创新保险产品和服务AI技术的发展为保险业带来了更多的创新机会。
保险公司可以通过AI技术分析客户的行为和偏好，开发出更加个性化的保险产品和服务。
例如，根据客户的健康数据和生活习惯，提供定制化的健康保险；根据客户的驾驶行为和车辆数据，提供个性化的车险保障。
物联网技术的发展现状及未来趋势展望
物联网技术的发展现状及未来趋势展望随着科技的快速发展，物联网技术也日渐成熟，并逐渐改变和影响着我们的生活。
物联网技术将传感器、无线通信、云计算、大数据等多个技术有机结合在一起，实现了人与物、物与物之间的智能互联。
本文将对物联网技术的发展现状进行探讨，并展望其未来的发展趋势。
一、物联网技术的发展现状如今，物联网技术已经广泛应用于智能家居、智能交通、智慧城市等领域。
智能家居中，我们可以通过智能手机远程控制家中的空调、灯光等设备，实现智能化的管理。
智能交通中，交通灯、车辆、行人等都能通过物联网技术实现信息互通，从而使交通更加高效安全。
智慧城市中，通过感知设备的数据收集和分析，可以更好地管理城市的能源、交通、环境等资源，提供便利和舒适的居住环境。
物联网技术的核心是传感器技术。
传感器能够感知到物理量、化学量等不同的信息，并将其转化为电信号传递给计算机或其他设备进行处理。
传感器的发展使得物联网技术的应用场景更加广泛。
从智能家居到智慧农业，从智能工厂到智慧医疗，传感器技术的突破为物联网技术的发展提供了强有力的支持。
二、物联网技术的未来趋势展望随着技术的进一步发展，物联网技术在未来将呈现出以下几个趋势：1. 人工智能与物联网的融合：人工智能的快速发展将使得物联网技术更加智能化。
通过将人工智能算法应用于物联网系统中，可以实现对大量的数据进行分析和挖掘，从而更好地服务于人类的需求。
2. 边缘计算的兴起：边缘计算是一种将计算和存储资源放置在离数据源近的边缘设备中，以提高传感器数据的实时性和处理速度。
边缘计算的兴起将使得物联网技术更加高效和可靠。
3. 跨行业的融合创新：物联网技术已经延伸到了各个行业。
未来，不同行业之间的融合将进一步加强，形成更加丰富和多样化的应用场景。
4. 安全和隐私的挑战：物联网技术的广泛应用也带来了安全和隐私方面的挑战。
未来，我们需要加强对物联网系统的安全性保护，防止数据泄露和黑客攻击。
总之，物联网技术是未来科技发展的重要方向之一。
我国人工智能图像识别行业发展现状与未来趋势展望
我国人工智能图像识别行业发展现状与未来趋势展望引言：人工智能（AI）已成为当今最炙手可热的技术之一，在多个领域取得了令人瞩目的成就。
图像识别作为AI的一个重要分支，通过模仿人类视觉系统对图像进行智能分析与处理，具有广泛的应用前景。
本文着重探讨我国人工智能图像识别行业的发展现状以及未来的趋势。
一、发展现状：目前，我国人工智能图像识别行业取得了长足的进展。
首先，在技术研究方面，我国的科研机构、高校和企业纷纷投入大量人力物力，致力于图像识别算法的研究和优化。
大数据和强大的算力支持使得我国在深度学习领域取得了卓越的成果，例如图像分类、目标检测和人脸识别等方面。
其次，我国的企业在AI图像识别市场抢占了一席之地。
腾讯、阿里巴巴、百度等一批知名企业已经推出了一系列AI图像识别产品和服务，拥有大量的海量图像数据和庞大的用户群体，为算法的训练和测试提供了有力的支持。
此外，政府对人工智能图像识别行业的支持也是不可忽视的。
国家加大了对人工智能相关政策的出台和投入，鼓励企业加大研发力度，推动技术转化与产业化。
二、未来趋势：人工智能图像识别行业的未来展望令人振奋。
首先，AI图像识别将在更多领域得到应用。
随着智能手机、智能家居和自动驾驶等技术的快速发展，对图像识别的需求不断增长。
未来，人工智能图像识别将在安防监控、医疗影像和智能交通等领域发挥重要作用。
其次，人工智能技术将与其他领域的技术相结合，形成更强大的综合应用。
例如，人工智能图像识别与大数据、云计算和物联网等技术相结合，能够实现更加智能化、高效化的图像处理和分析。
此外，深度学习算法的不断优化和升级将成为未来图像识别的重点研究方向。
更加准确和高效的算法可以使图像识别在复杂场景中得到更好的运用。
最后，人工智能图像识别行业将加强与其他国家和地区的合作和交流。
当前，人工智能图像识别已成为全球性的竞争热点，我国在此方面的合作与交流能够从中受益。
而且，不同国家和地区的优势互补将推动行业的进一步发展。
互联网医疗行业现状分析与发展趋势展望
互联网医疗行业现状分析与发展趋势展望随着互联网的迅猛发展，互联网医疗行业也逐渐崛起。
互联网医疗指的是融合了医疗和互联网技术的新兴产物，将医疗模式的理念、医疗服务的提供方式以及医疗资源的配置实现了升级。
近年来，互联网医疗行业在国内迅速发展，成为医疗行业的重要组成部分。
一、互联网医疗行业现状分析1.市场规模不断扩大互联网医疗行业是一个庞大的产业，包括了线上医疗服务、互联网药品销售、医疗大数据、智能医疗器械等多个领域。
根据市场调查，预计到2021年，中国互联网医疗市场规模将达到7500亿元人民币。
2.线上医疗服务层出不穷随着智能手机、移动互联网技术的迅猛发展，提供各种线上医疗服务的平台也越来越多，包括在线问诊、线上挂号、在线咨询和远程医疗等。
通过手机APP或者网站，用户可以方便快捷地获得医疗服务，减少了看病排队的时间和麻烦。
3.互联网医疗数据成为新的资源互联网医疗行业的兴起，也使得医疗数据成为一种重要的资产。
医疗大数据在医疗领域得到了广泛应用，例如通过分析大量的病历数据，推出更有效的治疗方案，或者通过分析患者病历和治疗记录数据，提供精准的智能健康管理服务。
4.医疗资源配置得到优化互联网医疗行业的发展，也优化了医疗资源配置。
通过在线问诊和远程医疗服务，即使患者身处偏远地区，也可以享受到城市的先进医疗服务，同时也降低了医疗服务的成本。
二、互联网医疗行业发展趋势展望1.互联网技术的持续革新互联网技术的不断革新，将不断推动互联网医疗行业的发展。
例如大数据、云计算、人工智能等技术将持续应用于互联网医疗领域，不断提升医疗服务的质量和效率。
2.互联网医疗服务将更加普惠未来互联网医疗服务将更加普惠，这也是互联网医疗产业发展的方向之一。
随着5G技术的到来和人们对于健康保健需求与服务品质的不断提升，互联网医疗将更多地服务于广大人民群众，满足人民群众日益增长的医疗需求。
3.医疗服务生态将不断升级互联网医疗行业的生态系统将不断升级，未来将涌现出更多基于个性化需求的医疗服务平台和健康管理合作伙伴，以提供更加全面的医疗服务和更丰富的健康管理服务。
大数据时代企业管理中信息安全研究的现状与展望张琪 刘斯
大数据时代企业管理中信息安全研究的现状与展望张琪刘斯摘要：当前随着我国社会经济高速发展，网络技术日益先进，并在各行各业获得了广泛的应用。
但大数据技术的应用也暴露出诸多的安全隐患，受到网络安全问题的影响，不利于企业信息化工作的开展。
究其原因导致此类问题的主要因素在于技术以及管理等两个方面。
因此需重视企业信息安全管理，并更好地应对大数据环境下所带来的安全问题。
因此加强大数据时代下企业信息安全管理模式研究具有重要的意义。
关键词：大数据时代；企业管理；信息安全；现状；展望1引言信息安全涉及网络通信、密码技术、中端设备、数据传输与运用等诸多学科，是一项综合性应用课题。
广义上说，有关网络信息保密性、完整性、真实性、可控性的技术和理论，都是网络信息安全所关注和研究的领域。
在实际应用中，网络信息安全更多地指向构成网络闭环的硬件、终端传输及其系统中的数据，如何使这些数据资源不受偶然（或者恶意）的原因破坏、失真、更改或泄露，确保系统连续可靠、正常有序地运行。
2大数据基本涵义大数据恰当正确地运用，能改善社会生产管理环境，提高数据采集收集能力及共享效率，实现数据多元化发展。
大数据简而言之就是融合了社会一切数据，汇集了海量数据信息。
所谓的大数据其实就是通过利用特定先进设备进行收集与管理，数据库所涉及的内容包罗万象，具备了超强的信息处理能力，能解决数据应用管理过程中所出现的多种问题，能改变当前人们的管理方式，运用数据库开展一切社会生产管理工作，提高数据应用管理效率与质量。
从当前我国社会生产发展情况来看，如今大数据技术与运用已经渗透到社会方方面面，而且每时每刻都对生产与人们生活产生很重大的影响，并且也为人们出行、工作、生活等提供了许多方便。
但是，大数据技术还是一种比较新的技术，因此，对大数据技术监管过程中难免不会出现很多不足，这些因素就会影响到人们信息安全。
由此，加强信息安全管理工作就变得十分有必要了。
若不能加强大数据网络安全管理工作，则不能避免计算机网络安全管理问题发生，对企业生产发展就会引起很多危害。
大数据分析开题报告(3篇)
第1篇一、课题背景与意义随着信息技术的飞速发展，数据已经成为现代社会最重要的资源之一。
大数据作为一种全新的数据类型，其体量巨大、类型繁多、价值密度低、处理速度快等特点，为各个领域带来了前所未有的机遇和挑战。
大数据分析作为挖掘数据价值、发现潜在规律的重要手段，已经成为推动社会进步的重要力量。
本课题旨在探讨大数据分析在某一特定领域的应用，以期为相关领域的发展提供理论支持和实践指导。
二、研究现状近年来，大数据分析在各个领域得到了广泛的应用，以下列举几个典型领域的研究现状：1. 金融领域：金融行业是大数据分析的重要应用领域。
通过对海量交易数据、市场数据、客户数据进行挖掘，金融机构可以实现对风险的预警、投资策略的优化、客户行为的预测等。
2. 医疗领域：医疗行业的数据量巨大，大数据分析可以帮助医生更好地了解患者的病情、提高诊断准确率、优化治疗方案等。
3. 交通领域：大数据分析可以用于交通流量预测、交通事故预警、交通信号优化等方面，以提高交通效率、保障交通安全。
4. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构了解学生的学习情况、个性化推荐课程、优化教育资源分配等。
三、研究内容本课题将围绕以下内容展开研究：1. 大数据分析方法与技术：研究大数据分析的基本原理、常用方法和技术，如数据挖掘、机器学习、深度学习等。
2. 特定领域大数据应用案例：选取某一特定领域，如金融、医疗、交通等，分析该领域的大数据应用现状、存在的问题及发展趋势。
3. 大数据分析平台与工具：研究大数据分析平台的设计与实现，如Hadoop、Spark等，以及相关数据分析工具的使用。
4. 大数据安全与隐私保护：探讨大数据分析过程中数据安全与隐私保护的问题，研究相关法律法规和技术手段。
5. 大数据分析应用案例研究：选取具体案例，如金融风险评估、医疗诊断、交通流量预测等，进行实证分析，验证大数据分析的效果。
四、研究方法本课题将采用以下研究方法：1. 文献综述法：查阅国内外相关文献，了解大数据分析的理论基础、技术方法和发展趋势。
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网络大数据:现状与展望1引言1.1研究与发展现状近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同而对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会己经进入了大数据(hig Data)时代.大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变.一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合川.网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间(Cyberspace)中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据，简称网络数据.当前，网络大数据在规模与复杂度上的快速增长对现有IT架构的处理和计算能力提出了挑战.据著名咨询公司IDC发布的研究报告，2011年网络大数据总量为1. 8 ZB，预计到2020年，总量将达到3 5 ZB.IBM将大数据的特点总结为3个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity).首先，网络空间中数据的体量不断扩大，数据集合的规模己经从UB}TB到了PB，而网络大数据甚至以EB 和ZB(10z1)等单位来计数.IDC的研究报告称，未来十年全球大数据将增加50倍，管理数据仓库的服务器的数量将增加10倍以迎合50倍的大数据增长.其次，网络大数据类型繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据.在现代互联网应用中，呈现出非结构化数据大幅增长的特点，至2012年末非结构化数据占有比例达到互联网整个数据量的75%以上.这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新技术的不断涌现和应用.再次，网络大数据往往呈现出突发涌现等非线}h}状态演变现象，因此难以对其变化进行有效评估和预测.另一方而，网络大数据常常以数据流的形式动态、快速地产生，具有很强的时效性，用户只有把握好对数据流的掌控才能充分利用这些数据.近几年，网络大数据越来越显示出巨大的影响作用，正在改变着人们的工作与生活.2012年11月《时代》杂志撰文指出奥巴马总统连任成功背后的秘密，其中的关键是对过去两年来相关网络数据的搜集、分析和挖掘②.目前，eBay的分析平台每天处理的数据量高达100 PB，超过了纳斯达克交易所每天的数据处理量.为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析③. 2012年的双十一，中国互联网再次发生了最大规模的商业活动:淘宝系网站的销售总额达到191亿元人民币.淘宝之所以能应对如此巨大的交易量和超高并发性的分析需求，得益于其对往年的情况，特别是用户的消费习惯、搜索习惯以及浏览习惯等数据所进行的综合分析.网络大数据给学术界也同样带来了巨大的挑战和机遇.网络数据科学与技术作为信息科学、社会科学、网络科学和系统科学等相关领域交叉的新兴学科方向正逐步成为学术研究的新热点.近年，Nature》和《Science》等刊物相继出版专刊来探讨对大数据的研究. 2008年《Nature》出版的专刊“BigData"，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方而介绍了海量数据带来的眺战叫.2011年《Science》推出关于数据处理的专刊`Dealing with Data"，讨论了数据洪流(Data Deluge)所带来的机遇川.特别指出，倘若能够更有效地组织和使用这些数据，人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用.1. 2网络大数据研究的意义总体而言，网络大数据研究的重要性体现在以下几个方而:(1)网络大数据的研究对捍卫国家网络空间的数字主权，维护社会稳定，推动社会与经济可持续发展有着独特的作用.信息化时代，国家层而的竞争力将部分体现为一国拥有网络大数据的规模、活性以及对数据的解释与运用的能力.国家在网络空间的数字主权也将是继海、陆、空、天四空间之后另一个大国博弈的空间.在网络大数据领域的落后，意味着失守产业战略制高点，意味着国家安全将在网络空间出现漏洞.为此，今年3月，美国政府整合6个部门投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”.在该计划中，美国国家科学基金会提出要“形成一个包括数学、统计基础和计算机算法的独特学科”.该计划还强调，大数据技术事关美国的国家安全，影响科学研究的步伐，还将引发教育和学习的变革.这意味着网络大数据的主权己上升为国家意志，直接影响国家和社会的稳定，事关国家的战略安全.(2)网络大数据是国民经济核心产业信息化升级的重要推动力量.“人、机、物”三元世界的融合产生了大规模的数据，如何感知、测量、利用这些网络大数据成为国民经济中许多行业而临的共同难题，成为这些行业数字化、信息化的障碍和藩篱.如何使不同行业都能突破这一障碍，关键在于对网络大数据基本共性问题的解决.譬如，对于非结构化数据的统一表示与分析，目前缺少有效的方法和工具.因此，通过对网络大数据共性问题的分析和研究，使企业能够掌握网络大数据的处理能力或者能够承受网络大数据处理的成本与代价，进而使整个行业迈入数字化与信息化的新阶段.在这个意义上，对网络大数据基础共性问题的解决将是新一代信息技术融合应用的新焦点，是信息产业持续高速增长的新引擎，也是行业用户提升竞争能力的新动力.(3)网络大数据在科学和技术上的突破，将可能诞生出数据服务、数据材料、数据制药等战略性新兴产业.网络数据科学与技术的突破意味着人们能够理清数据交互连接产生的复杂性，掌握数据冗余与缺失双重特征引起的不确定性，驾驭数据的高速增长与交叉互连引起的涌现性(Emergence)}''}，进而能够根据实际需求从网络数据中挖掘出其所蕴含的信息、知识甚至是智慧，最终达到充分利用网络数据价值的目的.涌现性是指由低层次的多个元素构成高层次的系统时展示出的每个单一元素所不具备的性质.网络数据不再是产业环节上产生的副产品，相反地，网络数据己成为联系各个环节的关键纽带.通过对网络数据纽带的分析与掌握，可以降低行业成本、促进行业效率、提升行业生产力.因此，可以预见，在网络数据的驱动下，行业模式的革新将可能催生出数据材料、数据制造、数据能源、数据制药等一系列战略性的新兴产业.(4)大数据引起了学术界对科学研究方法论的重新审视，正在引发科学研究思维与方法的一场革命.科学研究最初只有实验科学，随后出现了理论科学，研究各种定律和定理.由于在许多问题上，理论分析方法变得太过复杂以至于难以解决难题，人们开始寻求模拟的方法，这又产生了计算科学.而大数据的出现催生了一种新的科研模式，即而对大数据，科研人员只需从数据中直接查找、分析或挖掘所需要的信息、知识和智慧，甚至无需直接接触需研究的对象.2007年，己故的图灵奖得主吉姆格雷( JimUray)在他最后一次演讲中描绘了数据密集型科学研究的“第四范式”(The Fourth Paradigm)}'}，把数据密集型科学从计算科学中单独区分开来.格雷认为，要解决我们而临的某些最棘手的全球性挑战，“第四范式”可能是唯一具有系统性的方法.网络大数据的深挖掘、大规模利用是新兴产业界的立足点.即便针对大数据的研究目前还没有建立一套完整的理论体系，也缺少高效快速的处理、分析与挖掘的算法与范式，但大数据的应用前景毋庸置疑，因为大数据从根本上来说就是来源于应用的问题.著名出版公司()' Reilly的创始人Tim O' Reilly断言，大数据就是下一个Intel Inside，未来属于那些能把数据转换为产品的公司和人群.MUI的研究报告也宣称，大数据是下一代革新、竞争力和生产力的先导，网络大数据可为世界经济创造巨大价值，提高企业和公共部门的生产率和竞争力，并为消费者创造巨大的经济利益.Uartner公司则更具体地预测，到2015年，采用大数据和海量信息管理的公司将在各项财务指标上，超过未做准备的竞争对手20%.本文梳理了网络大数据所带来的挑战以及相关的研究体系，从网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用4个方而回顾了相关领域的新近发展，探讨了网络大数据研究方向和所而临的挑战，并展望了未来的主要研究方向.2网络大数据带来的挑战如上所述，网络大数据而临着来自诸多方而的挑战.但从研究的角度来说，根本挑战在于其复杂}h}、不确定性和涌现性.对这3个基本特性的研究决定着网络大数据的发展趋势、研究进展和应用前景.2. 1网络大数据的复杂性复杂性造成网络大数据存储、分析、挖掘等多个环节的困难.网络大数据的复杂性主要包括数据类型的复杂性、数据结构的复杂性和数据内在模式的复杂性.(1)数据类型复杂性.信息技术的发展使得数据产生的途径不断增加，数据类型持续增多.相应地，则需要开发新的数据采集、存储与处理技术.例如社交网络的兴起，使得微博、SNS个人状态信息等短文本数据逐渐成为互联网上的主要信息传播媒介.与传统的长文本不同，短文本由于长度短，上下文信息和统计信息很少，给传统的文本挖掘(如检索、主题发现、语义和情感分析等)带来很大的困难.相关的研究包括利用外部数据源(如Wikipedia}}> >搜索结果川等)扩充文档，或者利用内部相似文档信息来扩充短文本的表达川.然而，无论是利用外部数据，还是利用内部数据，都可能引入更多的噪声.另一方而，不同数据类型的有机融合给传统的数据处理方法带来了新的挑战.例如在社交媒体的研究当中地域信息与内容的融合叫、时空信息与内容信息的结合等等.(2)数据结构的复杂性.传统上处理的数据对象都是有结构的，能够存储到关系数据库中.但随着数据生成方式的多样化，如社交网络、移动计算和传感器等技术，非结构化数据成为大数据的主流形式.非结构化数据具有许多格式，包括文本、文档、图形、视频等等.非结构化数据当中蕴含着丰富的知识，但其异构和可变的性质也给数据分析与挖掘工作带来了更大的挑战.与结构化的数据相比，非结构化数据相对组织凌乱，包含更多的无用信息，给数据的存储与分析带来很大的困难.目前相关的研究热点，包括开发非关系型数据库(如Uoogle 的BigTable，开源的HBase等)来存储非结构化数据.Uoogle提出了MapReduce计算框架，Yahoo!}Facebook等公司在此基础上实现了Hadoop } Hive之类的分布式架构，对非结构化数据做基本的分析工作.国内各大公司和科研单位也启动了用于支撑非结构化处理的基础设施研发，如百度的云计算平台、中国科学院计算技术研究所的凌云(LingCloud)系统等.(3)数据模式的复杂性.随着数据规模的增大，描述和刻画数据的特征必然随之增大，而由其组成的数据内在模式将会以指数形式增长.首先，数据类型的多样化决定了数据模式的多样化.不仅需要熟悉各种类型的数据模式，同时也要善于把握它们之间的相互作用.这种而向多模式学习的研究需要综合利用各个方而的知识(如文本挖掘、图像处理、信息网络、甚至社会学等等).为此，Sun提出用网络来描述异质数据间的关系，同时提出了“元路径(Meta-Path)”的概率来刻画目标数据模式.这样，通过定义合适的元路径，便可在数据网络中挖掘有价值的模式.其次，非结构化的数据通常比结构化数据蕴含更多的无用信息和噪声，网络数据需要高效鲁棒的方法来实现去粗存精，去冗存真.搜索引擎就是从无结构化数据中检索出有用信息的一种工具.尽管搜索技术在工业上己经取得极大的成功，但仍然存在很多不足(如对一些长尾词的查询，对二义性查询词的理解等)，都有待进一步提高.另外，网络大数据通常是高维的，往往会带来数据高度稀疏与维度灾难等问题.在这种情况下，由于数据模式统计显著性较弱，以往的统计学习方法多针对高频数据挖掘模式，因此难以产生令人满意的效果.近年来，受实际应用驱动，高维稀疏问题成为了统计学习领域的热点问题Clz7.相关理论研究发现，基于稀疏表达的学习方法(如Lf}55})等)，在获得较好学习效果的同时，还具有更高的效率和鲁棒性。