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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。