【摘 要】
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大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇.
【机 构】
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武汉大学国际软件学院; 武汉大学软件工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划973项目(2014CB340401);国家自然科学基金资助项目(61373037)
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大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,针对网络大数据的共性规律和科学问题,需要研究网络大数据定性定量分析的基础理论与方法.本文重点分析了大数据在数据关联上的复杂性、计算复杂性、系统的复杂性、学习复杂性四个方面的主要研究问题和现状,介绍小结了产业界具有代表性的实际应用IT基础架构,以形成从网络大数据的感知、挖掘获取、质量评估、数据提炼处理到融合表示的综合过程图景,最后对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式(第四范式)等方面的发展趋势和方向进行了展望探讨.
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