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大数据

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《大数据（Big Data Research，BDR）》 双月刊是由中华人民共和国工业和信息化部主管，人民邮电出版社主办，中国计算机学会大数据专家委员会学术指导，北京信通传媒有限责任公司出版的科技期刊。
  • 发文量：410
  • 被引量：1456
  • H指数：0
  • 开始收录时间：2015,1(1)
  • CNKI综合因子：0.954
  • 维普期刊影响因子： 2.82
  • 万方期刊影响因子：1.61
  • 创刊时间：2015
  • 国内刊号/CN：10-1321/G2
    国际刊号/ISSN：2096-0271
  • 发行周期：双月刊
    邮发代号：2-537
  • 主管单位：工业和信息化部
    主办单位：人民邮电出版社有限公司
大数据-联系信息
  • 主编：郑纬民
  • 电话：010-81055448 81055490
  • 邮箱：bdr@bjxintong.com.cn
  • 地址：北京市丰台区成寿寺路11号邮电出版大厦8层
  • 邮编：100078
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大数据 >2024年第1期

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共4384条结果
  • 摘要：为了辅助医护人员利用触诊成像技术判定乳腺癌,提出了触诊成像乳腺癌智能诊断模型和方法。采用乳腺癌早期筛查及风险评估的临床数据,以触诊成像诊断结果为对比数据,通过决策树等机器学习算法以及投票法,对乳腺肿瘤的良恶性质进行判定。使用SMOTE算法对数据进行处理,建立了诊断模型和方法,自动完成对乳腺肿瘤性质的诊断。实验结果表明,乳腺癌正确筛查的准确性达到98%,提出的方法具有很好的应用价值。
  • 摘要：近年来,人工智能成为学术界和工业界的研究热点,并已经成功应用于医疗健康等领域。着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展,包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与自然语言处理的结合等前沿方向。分析了研究和发展从源头入手的全链条人工智能技术的重要性和可行性,阐述了学术界和工业界在这一重要方向上的创新性工作。同时指出,人工智能在医学影像领域中的研究尚处于起步阶段,人工智能与医学影像的结合将成为国际上长期的研究热点。
  • 摘要：对百度贴吧"恐艾吧"中在线高危人群的帖子内容、线上活动时间规律进行了分析,利用LDA话题模型,对比分析了有无HIV感染者参与的主贴讨论的话题之间的差异,使用基于关键词的机器学习方法区分了在"恐艾吧"中发布话题的用户的性取向,计算不同性取向人群中HIV的流行率。研究结果说明,使用在线数据挖掘的技术和方法比传统方法更加高效,可以作为高危人群研究的重要补充。此外,基于机器学习对人群性取向进行智能判别,对于公共卫生管理部门监测疫情在不同人群中的发展状况有重要意义。
  • 摘要：cqvip:针对目前大数据治理研究仍局限于从单一学科视角和单一层面进行讨论,缺少对大数据治理体系构建的体系化研究的现状,采用多学科综合集成方法,通过系统文献调研及案例研究的方法,将宏观、中观与微观3个层次的体系构成要素进行了有机融合,提出了宏观层面的多元主体合作联盟共治、中观层面的多层次活动流程联通共生、微观层面的多维度要素联结共赢的大数据治理体系框架及其实现的有效路径,对促进大数据治理体系构成要素的互联、互通、互动,产生整体性、成套性和针对性效用,具有理论意义和实践价值。
  • 摘要：cqvip:数据是政府、企业和机构的重要资源。数据治理关注数据资源有效利用的众多方面,如数据资产确权、数据管理、数据开放共享、数据隐私保护等。从数据管理的角度,探讨了数据治理中的一项关键技术:数据整理。介绍了以数据拥有者和直接使用者(行业用户)为核心的数据整理的关键技术,包括数据结构化处理、数据质量评估及数据清洗、数据规范化、数据融合与摘取、数据整理的发布共享等。最后,针对加强数据整理方面的研究提出了一些思考。
  • 摘要：cqvip:为了保证各类大数据系统的性能,以并发索引结构为核心的高效检索技术变得越来越重要。然而,数据存储体量的增加和用户对性能要求的提高使得并发索引结构面临诸多挑战,设计高效且易用的并发控制策略和提升索引结构操作性能成为系统领域关心的重要问题。结合现有的研究成果,综合分析了大数据时代并发索引结构的研究进展。首先讨论了关于设计更优化且易用的并发控制策略的研究现状,接着针对各类新型高性能硬件,探讨了基于新硬件结构特点的优化加速研究成果,并对可能的发展方向进行了展望。
  • 摘要：cqvip:为充分发挥数据的资产价值,监管部门高度重视大数据治理工作。通过梳理证券期货行业监管大数据治理的需求与特殊性,对证券期货行业的大数据治理体系进行了深入研究,包括构建证券期货行业数据模型、搭建公共数据平台、建设数据服务体系以及构建组织保障体系4个方面。通过大数据工程建设的实施,进一步发现了证券期货行业大数据治理在工程共建共享、数据多源校核方面存在的深层次技术问题,提出了建设超级大数据管理平台、全面保障大数据工程效果的研究思路,为监管决策提供了更为全面、科学、客观的支持。
  • 摘要：cqvip:在目前的研究中,图查询和图计算系统是相互独立的,但在实际应用中两者通常是同时存在的。为解决相互独立的系统带来的存储空间浪费、数据一致性维护等问题,基于图查询系统设计了一种图计算引擎,使得在单一系统中支持查询和计算操作。通过为键值对存储增加图计算索引、基于拉取模式的数据更新等方式,有效地提高系统中数据遍历的性能和减少数据传输的成本,同时针对数据更新和负载均衡等方面提出了相关优化。实验表明,该图计算引擎能够达到与传统图计算系统PowerLyra和Gemini相近或比其更优的性能,且具有较好的可扩展性。
  • 摘要：cqvip:针对"智慧法院"建设中存在的共性问题和实际需求,介绍了"智慧法院"数据融合分析及集成应用示范平台的架构。从司法大数据深度语义学习、基于知识图谱的司法数据融合、司法数据安全防护与隐私保护以及司法数据融合分析的可视化4个方面,探讨了"智慧法院"建设中共性关键技术的研究思路和实现路径。最后,以证据抽取、犯罪行为链构建和法律条文推荐为例,展现了数据融合分析及集成应用示范平台的应用效果。研究成果对实现以法院司法数据为核心的新一代"智慧法院"建设目标具有一定的参考价值。
  • 摘要：cqvip:互联网规模的迅速扩展促使全球数据总量呈现爆炸式的增长。物联网、电子商务等新的应用对数据存储及处理的实时性提出了更高的要求,迫切需要结合新型存储介质,以构建大规模、高性能存储系统。分别从闪存存储、持久性内存存储两种存储系统构建方案出发,详细阐述了其各自面临的挑战,并总结了现有的解决方案。最后,展望了未来数据中心及存储系统构建的若干发展趋势。
  • 摘要：cqvip:大数据逐步从概念导入期转入深化务实应用的新阶段,大数据治理成为大数据产业生态系统的新热点,其发展亟需标准体系建设基础以及标准化的支撑。梳理了当前我国大数据治理标准化面临的问题,明确了与大数据治理相关的概念和定义,提出了大数据治理标准体系框架,并给出了下一步标准化工作建议,从而帮助业界构建涵盖大数据治理的新大数据标准体系,为我国新一阶段的大数据技术、产业发展提供标准化支撑。
  • 摘要：cqvip:以Spark为代表的内存计算框架的兴起、新型非易失性内存研究的逐步深入以及数据安全形势的日益严峻,使得现有的访存行为分析工具无法满足对大数据应用访存行为进行分析的需求。提出了一种软硬件结合的大数据访存踪迹收集分析工具集,在由硬件收集的基本访存踪迹的基础上,结合软件信息同步及离线标注的方式,可以高速、准确、无失真地获取具备丰富语义信息的访存行为信息,且为大数据访存的实时安全监控提供了一种实现方式。最后,通过实验对一组真实的大数据应用进行了访存踪迹采集和分析。
  • 摘要：cqvip:在移动互联的大数据时代,大数据、人工智能、云计算、物联网、智能终端等先进技术的不断发展,为综合交通的一体化、智能化、智慧化发展提供了坚实的资源和技术支撑。针对现阶段综合交通规划设计、运营管控、安全环保维护、物流服务过程中出现的数据异构质量差、"信息孤岛"、挖掘程度低等症结,对综合交通大数据基础技术与应用技术发展过程中需突破的关键技术点进行分析与展望,为大数据在综合交通中全面、有效、系统地应用提供一定的借鉴与参考。
  • 摘要：cqvip:随着摩尔定理的几近失效,传统的追求通用性能的芯片开发策略将难以持续,但芯片领域过高的门槛和商业限制阻碍了进一步的创新和对市场的响应速度。因此需要通过开源芯片、统一的生态平台和现代化的设计方法激发芯片领域的创造力和生产效率。介绍了开源芯片的作用和发展历史,讨论了有望成为下一代芯片开发根基的RISC-V指令集架构的特点和影响以及前端设计中的敏捷开发实践,并对芯片开发的新发展与不足做出了总结。
  • 摘要：cqvip:边缘智能(即将人工智能融入边缘计算,部署在边缘设备)作为更快更好地提供智能服务的一种服务模式,已逐渐渗入各行各业。然而,当前边缘智能面临着巨大挑战。首先简要介绍了边缘智能的起源与概念;然后总结了边缘智能面临的三大挑战;最后,概括了当前针对边缘智能挑战的5个研究方向。为相关读者了解边缘智能和相关人员研究边缘智能提供一定的参考。
  • 摘要：cqvip:随着生物科技(如基因芯片和测序技术)的飞速发展,全世界已经积累了海量的数据。有效地整合和集成多层面和多维度的基因大数据,对于全方位解析从遗传变异到疾病发生的整个因果链条具有关键作用,可为个性化、精准医疗服务奠定科学的基础。从3个方面对基因大数据的集成分析进行综述:检测风险位点及其功能分析、基因多效性的分析、基于孟德尔随机化的因果推断。进一步结合具体的应用案例进行了阐述,最后对基因大数据的集成分析研究进行了总结以及展望。
  • 摘要：cqvip:为揭示我国地方大数据政策的发展趋势与内容关联性,基于政策扩散与政策转移理论,采用内容分析法、社会网络分析方法,探索我国各省市68条地方大数据政策的时空扩散模式与内容转移特征。研究发现:我国地方大数据政策发布与参照的时间扩散模式均符合政策扩散一般规律,时间扩散曲线呈S型;政策参照扩散模式为目前中国常见的"中央—地方扩散"与自上而下层级参照扩散模式;此外,地方大数据政策对重要国家政策内容的继承性较高,不同区域政策内容的创新各具特色。
  • 摘要：cqvip:分布式的存储系统以及计算系统是构造大数据处理系统的基础。系统的高可用性是任何一个分布式系统的基石,高可用技术一般依赖于一致性协议。讨论了经典的非拜占庭的分布式一致性协议以及新技术发展下的RDMA通信协议与NVM存储介质,通过RDMA和NVM的结合获得了更高性能的高可用系统。改进了一致性协议,使其能够更好地利用RDMA与NVM的特性。实现的系统在保证系统数据一致和可用的同时,有效地提高了协议实现的性能。实验表明,相比于现有的系统,实现的系统能够得到40%的性能提高。
  • 摘要：cqvip:目前普遍的知识图谱构建思路是图谱中的关系标签采用文字描述,这样很难对图谱中的关系进行计算。针对这个问题,提出了关系方向、强度因子和时态因子的概念,关系的正负、强度和时态可以通过有监督机器学习的方法形成自动模型,从而在领域知识图谱中实现关系的量化计算。这种知识图谱构建方法在计算事件舆情走向、计算企业合作与竞争情况变化、分析销售人员市场拓展情况等领域,形成了一种新的数据分析模式,对人工智能在具体行业的落地应用很有意义。
  • 摘要：cqvip:近年来,在各大商业银行竞相开展小微企业信贷业务的同时,贷款欺诈风险也随之产生。针对小微企业信贷业务的特点,提出了一种基于全方位企业画像与企业关联图谱的贷前反欺诈模型。通过整合多源信息,形成完整的企业属性特征,并结合从图谱中提取的关系网络结构特征,把特征共同输入模型,以定量评估小微企业客户的欺诈风险。实验表明,使用隐含在关系图谱中的信息比单纯使用企业自身特征建模在测试集上的AUC提高了5%,有助于银行机构准确地对企业申贷欺诈行为进行评估。
  • 摘要：cqvip:为了构建现代化交通治理体系,提升品质交通服务能力,亟须构建强驱动与可持续的城市智能交通大数据体系。首先回顾了城市交通大数据研究的应用现状,然后分析了城市交通大数据的发展需求与目标,最后以广州市城市交通大数据应用为例,阐述了广州市'一个中心、三大平台'的城市智能交通大数据体系,为交通大数据的深入研究和应用提供借鉴,推动交通大数据的创新发展。
  • 摘要：cqvip:随着数据分析技术的迅猛发展,数据准备越来越成为一个瓶颈性问题。以真实的数据分析场景为背景,分析了数据准备的两大核心挑战:人力成本高与时间周期长。在此基础上,介绍了人在回路数据准备技术的研究进展。交互式数据准备技术面向终端用户,通过与用户的交互预测其意图,并通过有效的预测算法来节省数据准备的时间。基于众包的数据准备技术引入互联网上的海量用户作为众包工人扩展计算能力,从而支持数据准备的基本任务,并研究如何对众包做质量控制与成本优化。最后,对人在回路的数据准备做出总结并探讨未来的挑战性问题。
  • 摘要：cqvip:工业大数据已经成为我国制造业转型升级的重要战略资源,工业大数据分析问题正引起重视和关注。时序数据作为工业大数据中一种重要的数据形式,存在大量的数据质量问题,需要设计数据清洗方法对其进行检测和有效处理。介绍了工业时序大数据的特点及工业数据质量管理的难点,并对工业时序大数据质量管理的研究现状加以分析、总结,最后,提出了时序大数据质量管理方法和系统性能的提升方向。
  • 摘要：cqvip:为了对海量数据进行充分和有效的处理、存储以及应用,数据管护技术应运而生。数据管护技术是在数据整个生命周期内,对数据进行的主动并持续的管护,使数据得到最大化的利用,并且大程度地延长数据的使用寿命。围绕数据管护技术的目的、解决方案和应用,系统介绍了数据管护的处理过程和其中的关键技术,并介绍了几种基于数据管护的应用,并对其技术特点进行了对比分析。最后,对数据管护技术的发展前景和未来挑战进行了阐述。
  • 摘要：cqvip:为了建立高效可扩展且易于管理的数据融合与应用平台,利用数据空间技术,按照数据敏感性将电子病历数据按照原始数据空间、匿名数据空间、模型数据空间的框架进行集成、融合,对匿名数据进行二次分析与挖掘,并针对各数据空间设计实现了不同的存储、安全保护、数据访问机制。平台已在国家医疗服务分析以及北京大学附属医院医疗能力、质量、效率的分析中得到应用。
  • 摘要：cqvip:容器云的发展与应用对资源的高并发、高可用、高弹性、高灵活性等的需求越来越强烈。在对容器云资源预测问题研究现状进行调查后,提出一种采用自适应概率的多选择策略遗传算法(APMSSGA)优化长短期记忆网络(LSTM)的容器云资源预测模型。实验结果表明,与简单遗传算法(SGA)相比,APMSSGA在LSTM参数最优解组合搜索方面更加高效,APMSSGA-LSTM模型的预测精度较高。
  • 摘要：cqvip:水环境数值模型是模拟、分析及预测水体中物质迁移转化过程及其效应的有效工具。水环境模型的高性能批量计算是当前水环境模拟研究的热点。大数据技术中的分布式集群计算模式为水环境模拟批量计算提供一种可行的解决方案。探索了水环境数值模型在大数据分布式计算框架下的适应性,提出了一种适用于水环境模拟的大数据分布式集群运算模式,并通过实例验证了该运算模式的可行性。
  • 摘要：cqvip:基于关联图谱的互联网借贷欺诈预测方法限制了特征的挖掘效率、挖掘深度以及特征的可复用性、可表达性。针对此问题,引入网络嵌入技术,在保留欺诈特征的前提下,将网络中的节点嵌入低维的向量空间,利用向量对网络中的结构和语义信息进行表达;提出了基于周期性时间窗口的网络更新方法和决策批处理方法来提升网络嵌入在精准性和实时性方面的性能。实验表明,网络嵌入技术能够自动有效地学习网络中隐含的关联关系与特征;通过将传统方法和网络嵌入方法相结合,欺诈预测性能得到了显著提升。
  • 摘要：cqvip:为了实现更加稳健和精准的门诊量预测,构建了一种基于SARIMA-LSTM的门诊量预测模型。该方法首先使用SARIMA模型对门诊量进行单指标建模,提取门诊量指标蕴含的周期、趋势等信息,然后构建了以节日天数、法定上班天数、平均最高气温等多个相关指标为输入的多对一LSTM模型,对SARIMA模型残差进行进一步学习,实现残差与多个变量间的非线性关系抽取。实证结果表明,构建SARIMA-LSTM混合模型相较5种主流预测方法具有更高的一步预测精度,具有较好的实际应用价值。

    大数据的期刊信息

    • 曾用名：
    • 创刊时间：2015
    • 地区：CN
    • 语言：中文
    • 热门主题：大数据 知识图谱 人工智能 隐私保护 数据共享 数据挖掘 区块链 互联网 异构 云计算
    • 学科分类：

    大数据的获奖情况

    大数据的收录情况

    • • 国家哲学社会科学学术期刊数据库
    • • 中国科技核心期刊

    大数据的投稿信息

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    • 期刊栏目：专题；研究；应用；专栏；动态
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