世界主要国家高度重视大数据发展，我国也将发展大数据作为国家战略，发展大数据技术具有重要意义。大数据技术涉及从采集、传输到管理、处理、分析、应用的全生命周期以及生命周期各阶段的数据治理。选取数据生命周期中的管理、处理和分析技术以及大数据治理技术来梳理国内外技术发展现状，特别是研判我国大数据技术发展与国际先进技术之间的差距。另外，在大数据应用需求的驱动下，计算技术体系正面临重构，从“以计算为中心”向“以数据为中心”转型，在新的计算技术体系下，一系列基础理论和核心技术问题亟待破解，新型大数据系统技术成为重要发展方向。在计算体系重构的背景下，提出大数据技术发展的四大技术挑战和十大发展趋势。

3D舞蹈是元宇宙中虚拟人的一种重要表现形式，它将音乐与舞蹈进行有机结合，大大增强了元宇宙中相关应用的趣味性。之前的工作通常把3D舞蹈生成简单视作一个序列生成任务，但是生成的舞蹈动作质量较差且与音乐的契合度较低。受人类学习舞蹈过程的启发，提出了一种新颖的3D舞蹈框架——“节奏舞者”来解决上述问题。该框架首先使用VQ-VAE-2对舞蹈进行分层编码量化，可有效改善舞蹈生成质量；然后使用节奏点上的关键动作编码建立关键动作转换图，既可保证生成的舞蹈动作与音乐节拍的契合度，又可增加舞蹈动作的多样性。为了确保关键动作之间平滑自然地连接，提出了一个姿态插值网络来学习关键动作之间的转换动作。通过大量实验证明，该框架避免了长序列生成的不稳定和不可控问题，实现了舞蹈动作与音乐节奏的高度契合，达到了当前最优效果。

空气污染与人们的健康和经济社会的发展息息相关。然而，监测站点分布稀疏，无法提供细粒度的空气污染物浓度。此外，现有的空气污染物浓度推断方法缺乏实时处理相关数据的能力，具有滞后性。为了解决上述问题，提出了一种基于数字孪生技术的元宇宙空气污染物浓度推断模型。该模型将现实数据映射到元宇宙空间中，并构建数据仓库，通过构建空气污染物特征库实现对空气污染物浓度的实时精确推断。实验结果表明，该模型能提高空气污染物浓度推断的准确性和有效性。

元宇宙是对现实世界虚拟化、数字化的过程，融合了多种技术。虚拟现实和区块链是构建元宇宙的底层技术，但两者在数据处理和算力需求上有很大不同。为了解决元宇宙中区块链和虚拟现实的数据异构、算力异构等问题，提出“元算中心”的概念，并且在硬件架构上将元算中心、区块链节点、边缘服务器组成算力网络。元算中心集中处理元宇宙虚拟场景渲染数据与虚拟人物的交互；数字资产和个人信息利用区块链在多个分布式节点上进行脱敏存储；边缘服务器敏捷响应用户请求，并作为区块链的轻节点存储部分信息。在软件架构上，结合硬件架构设计分层处理模型，将模型数据、资产数据等异构数据放在不同软件层处理。最后结合软硬件架构，设计并实现了元宇宙购物商城原型系统，为将来的元宇宙应用提供一定的参考。

随着元宇宙的用户不断增多，数据量也相应地增长，这给元宇宙的数据管理带来了挑战。大数据管理技术对元宇宙的实现至关重要。对元宇宙中的数据管理技术进行了讨论，将元宇宙分解为云、边、端3个层次，分析了元宇宙中的大数据的特点和数据管理特点，讨论了面向元宇宙的云边端数据管理的4个挑战，并从数据模型、数据同步、数据存取、查询优化4个方面提出相应的研究路线。

随着互联网技术的不断提升，元宇宙因其虚实结合的沉浸式互动场景，对教育领域的发展产生了极大的影响。针对如何构建高质量教育资源共享社区的问题，首先分析教育元宇宙社区的特征，然后设计教育元宇宙社区框架结构，最后提出教育元宇宙社区面临的挑战与策略，以期为新时代教育的发展提供参考。

元宇宙的兴起和发展为法律监管带来了挑战。元宇宙不是法外之地，也需要讲法治，要在法治的轨道上正确运行。首先，梳理了元宇宙的技术性、商业性、社会性、跨国性等发展特征，分析了其带来的风险挑战和国内外应对立场；其次，分析了元宇宙的网络安全、个人信息与隐私保护、数据治理、虚拟资产、生态治理、平台责任以及网络犯罪等主要法律难题；最后，提出了依法规范元宇宙发展的思路，坚持安全可控的发展原则，适度超前布局元宇宙法律规则，立足问题导向，通过立、改、废、释等立法手段推进重点领域法律监管，实现良法善治。

元宇宙对时空影响的实质是对时空节点进行数据智能化，并通过虚拟世界对物理世界予以仿真与反馈，而大数据是在此过程中提升人类对世界洞察力的核心手段。从元宇宙概念演绎与定义逻辑出发，梳理了元宇宙“小中大全”4个不同层级的概念维度，并基于对大数据洞察本质的9点思考，提出了5层数据关联模型。从一元宇宙系统的建立再到多元宇宙系统的连接，分别探索元宇宙中的数据产生、数据攫取、数据结构分析与数据价值挖掘等问题，分析在嵌套与融合元宇宙中空间数据、时间数据与国际数据的互联问题，以期通过数据洞察与价值连接更好地认知世界、描述世界与改造世界。

随着数据要素市场建设的推进，“数商”的概念越来越得到广泛关注。然而，什么是“数商”，以及“数商”的内涵、角色、定位、职责等，目前尚未有清晰的界定，这不利于数据交易生态体系的建设。研究了现有数据商品、数据商人、数据商业可能的类别，界定了数据商品、数据商人和数据商业的概念，基于数据的属性，将信息商品、数字商品和数据商品统一成数据商品；依据数据的商业活动，将数据商人分为数据供应商、数据服务商、数据贸易交易商三大类；分析归纳了自产自销模式、运营平台代理模式、数据交易场所模式3种数据商业模式。本文的研究丰富了“数商”内涵，为数据市场建设提供了理论支持。

基于LSM-Tree的键值存储已经得到广泛使用。LSM-Tree通过将更新的数据缓存在内存中、随后批量写入磁盘的优化措施取得极高的写性能。然而，在基于LSM-Tree的键值存储中，被更新键值对的旧数据不会立即从存储系统中清除，导致整个存储系统中积累大量的无效数据，最终会显著降低键值存储的读性能。针对以上问题，提出一种更积极的压缩（compaction）方法，通过记录键值对更新的历史信息，识别出更新热点，在整个LSM-Tree存储系统中寻找无效数据大量聚集的SSTable，尽早实施压缩，清除无效数据，缓解写放大效应，从而提升读性能。实验表明，该方法能够降低LevelDB 65.2%的平均读时延、69.4%的99%读尾时延以及71.4%的写放大。

针对传统轨迹数据保护中忽略位置点携带的语义信息带来的隐私泄露问题，提出一种基于指数机制的轨迹差分隐私保护方法。针对位置空间属性及位置语义特征双重属性信息导致的隐私泄露，根据差分隐私中指数机制的特性，为位置点设计可用的打分函数后随机化输出，对轨迹进行了有效的隐私保护。该方法在保证位置隐私的同时减小数据集规模，并防止语义背景推断攻击，提高数据可用性。在真实轨迹数据集上进行实验，实验结果表明，该方法可以保证隐私强度，有效保护了用户的停留区域位置隐私，同时有效提高了数据可用性。