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    1. 政府大数据治理:政府管理的新形态
    杨孟辉, 杜小勇
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020010
    摘要735)   HTML382)    PDF(pc) (1443KB)(426)    可视化    收藏

    政府大数据治理成为政府关心的一个重要议题。采用文献调研等方法,对当前主要的国家政府大数据实践进行了分析,认为政府大数据应用仍处于早期阶段。对政府大数据治理的概念进行了溯源,认为政府大数据治理一方面继承了公共和行政管理领域的治理理论和行政管理手段,另一方面也借鉴了公司治理中IT治理、数据治理和大数据治理的框架和方法。对政府大数据治理的概念、特征进行了阐释,提出了政府大数据治理的新挑战、新目标和新机制,最后指出大数据治理是政府管理的新形态。

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    2. 智慧城市知识图谱模型与本体构建方法
    臧根林,王亚强,吴庆蓉,占春丽,李熠
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020017
    摘要532)   HTML171)    PDF(pc) (2316KB)(464)    可视化    收藏

    针对目前智慧城市建设过程中,数据资源共享不足、人工智能应用落地困难等问题,基于知识图谱的资源描述框架、本体知识体系载体、数字孪生的思路,提出一种以自然人的数据为核心的智慧城市知识图谱模型,并提出了支撑该模型的多领域知识图谱本体和子本体的构建思路。创新性地提出了“天地人”的模型思路,为智慧城市的数据如何服务城市居民生活、如何让更多人工智能算法模型在智慧城市应用中落地提供一定的参考。

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    3. 大数据治理的全景式框架
    印鉴,朱怀杰,余建兴,邱爽
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020011
    摘要426)   HTML177)    PDF(pc) (1055KB)(405)    可视化    收藏

    大数据治理是个复杂的工程,涉及技术和管理2个层面的内容。从系统的角度出发,从大数据和治理2个维度刻画大数据治理的过程,提出了一个全景式系统框架,阐述了该二维框架中每个单元的内容及彼此之间的关联关系。针对大数据维度的一个具体方面,介绍了在理论、方法与技术上的一些研究实践。

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    4. 数据资产化框架初探
    叶雅珍,刘国华,朱扬勇
    大数据    2020, 6 (3): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020019
    摘要342)   HTML159)    PDF(pc) (1076KB)(224)    可视化    收藏

    随着数字经济的发展,将作为数字经济关键要素的数据看作一类新型资产已经获得共识。但是,并不是所有数据都可以作为资产。因此,哪些数据可以作为数据资产、作为数据资产的数据应该具备什么条件、如何将一个数据集转化为数据资产是当前数据产业、数字经济亟须解决的问题。研究了数据资产的特点和需具备的条件,提出了一个数据资产化基本框架,包括数据资源确权、数据价值确认与质量管控、数据装盒入库、货币计价与评估、数据资产折旧和增值的管理5个步骤,为数据资源的资产化提供了一条可行的路径。

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    5. 基于区块链的数据市场
    汪靖伟,郑臻哲,吴帆,陈贵海
    大数据    2020, 6 (3): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020021
    摘要243)   HTML105)    PDF(pc) (1326KB)(183)    可视化    收藏

    在互联网时代,每天都产生着不可估量的数据,在数据共享过程中,涌现出了数据隐私性和所有权归属等复杂问题。区块链是一种去中心化的分布式数据存储技术,引入区块链能消除集中式数据市场的弊端,但同时分布式数据市场又产生了安全与隐私问题。综述了国内外大数据交易市场的产业现状和研究进展,提炼了基于区块链的大数据共享流通平台应满足的性质。根据这些性质提出了一个基于区块链的数据市场框架,分析和讨论了这个框架中的安全性和隐私性问题及对应的解决方案。基于这个框架,实现了一个数据市场测试系统,并证实了该框架的可行性和安全性。

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    6. 面向政府治理大数据的高性能计算系统
    吴维刚, 常亮, 任江涛, 古天龙
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020013
    摘要217)   HTML112)    PDF(pc) (1280KB)(168)    可视化    收藏

    大数据处理系统是未来社会的基础设施之一。政府治理场景下的大数据处理任务具有多域异构、多主体等特点,因此需要针对性地进行研究设计。从应用需求出发,分析各类政府治理场景对大数据处理技术提出的挑战,梳理大数据分布并行处理的关键技术,包括数据存储管理、计算平台、关键算法等,调研总结相关技术的研究现状,并提出面向政府治理大数据的高性能计算系统的技术框架,分析讨论不同技术路线的优劣。最后展望相关技术的未来发展趋势。

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    7. 政府治理大数据的共享、集成与融合
    金澈清,陈晋川,刘威,张召
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020012
    摘要197)   HTML86)    PDF(pc) (1133KB)(239)    可视化    收藏

    为支持政府治理方法科学化、过程智能化、结果精细化,政府治理大数据共享、集成与融合不能局限于提供数据访问接口,而是要从语义层面发现实体、找出关联关系以及演化过程。然而,政府治理大数据的多源、异构、动态、海量、孤岛化特性却使之面临严峻挑战。系统性回顾了大规模分布式异构数据共享、集成、融合的基础理论和方法,并指出了构建面向政府治理大数据的高可信共享、高精准集成、高效率融合技术的迫切性。

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    8. 意图知识图谱的构建与应用
    陈成,陈跃国,刘宸,吕晓彤,杜小勇
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020014
    摘要176)   HTML52)    PDF(pc) (1414KB)(219)    可视化    收藏

    政府治理的效果评估是一个难题。没有很好的评估方法和评估体系,政府治理的效果就不能得到很好的保障。提出从自然语言问答的角度理解网民在政府治理话题中的意图,并通过构建意图知识图谱,关联语义等价的问题和意图。不同意图又通过实体的相互关联,支持意图的关联和对比。给出了意图知识图谱的定义、构建框架和政府治理场景的使用范例,展示了意图知识图谱是解决政府治理的效果评估问题的一种有效方法。在政府治理的场景中,利用意图知识图谱可以分析对比同一治理话题下不同治理主体之间的意图场,从而深入剖析特定治理主体在特定治理话题下的效果,并发现治理中存在的问题。

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    9. 基于利润最大化的数据资产价值评估模型
    董祥千,郭兵,沈艳,段旭良,申云成,张洪
    大数据    2020, 6 (3): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020020
    摘要152)   HTML77)    PDF(pc) (723KB)(126)    可视化    收藏

    “数据是有价值的,并将成为一种经济商品”的理念已成为共识,然而数据的非竞争性使数据价值有别于有形资产的价值。正确理解数据资产价值是实现数据共享与交换、发展数字经济的前提与保障。首先分析数据价值评价方法及数据资产的商品属性,然后讨论数据资产交易的市场模型,最后在综合数据资产属性及市场模型的基础上提出参与者利润建模方法。提出模型化数据市场参与者利润的相关特性,为参与者进入市场提供理论参考依据。

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    10. 基于隐私保护的政府大数据治理研究
    李政,洪莹
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020015
    摘要144)   HTML42)    PDF(pc) (1225KB)(160)    可视化    收藏

    5G时代数据的基础性战略资源属性进一步突显,数据是政府推进国家治理体系和治理能力现代化的有力支撑资源和工具。与此同时,个人隐私也逐渐受到关注,成为进一步运用政府大数据需要解决的核心问题之一。在分析5G时代政府大数据隐私新特征、现有数据法律对政府大数据隐私保护的影响的基础上,提出一个基于隐私保护的政府大数据治理模型,探讨5G时代背景下政府如何在利用好自身大数据资源改善服务质量和效率的同时保护公众隐私,以期对新时代政府治理能力提升有所助益。

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    11. 大数据驱动乡村振兴共享共治机制研究
    戴旭宏,倪玖斌
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020016
    摘要135)   HTML40)    PDF(pc) (1383KB)(117)    可视化    收藏

    大数据技术为促进数字经济与乡村振兴融合提供了有效途径,当前互联网、大数据等信息技术手段发展势头迅猛,已深入经济社会发展的各个领域。然而,数据的共享和驱动仍是当前我国数字乡村建设的薄弱环节。在提升乡村治理体系和能力现代化的背景下,针对行政部门长期存在的“信息孤岛”问题,提出以大数据驱动构建乡村振兴治理、共享和监测平台,推动重塑乡村治理格局,为实施乡村振兴战略提供系统性支撑。

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    12. 人工智能时代的数据隐私、垄断与公平
    孟小峰, 王雷霞, 刘俊旭
    大数据    2020, 6 (1): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020004
    摘要134)   HTML52)    PDF(pc) (1047KB)(129)    可视化    收藏

    随着人工智能时代的到来,大数据中蕴含的价值被不断开发,但与此同时,用户的隐私泄露问题、数据垄断问题以及算法决策中的公平问题愈发凸显。为详细探究此类伦理问题,首先从数据发展的角度出发,探讨人工智能时代隐私、垄断与公平问题的产生环境及其独特性。而后,对这3个伦理问题逐一分析其现状及挑战,得出当前伦理问题产生的本质是数据获取、使用以及决策的不透明性,提出建立数据透明机制是解决这些问题的重要举措。

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    13. 云环境下大规模分布式计算数据感知的调度系统
    刘汪根, 郑淮城, 荣国平
    大数据    2020, 6 (1): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020007
    摘要124)   HTML35)    PDF(pc) (1543KB)(104)    可视化    收藏

    介绍了新的调度系统,包括资源调度、应用编排、配置标签中心、云网络和云存储服务等子系统。系统通过数据拓扑感知能力保证了计算和数据的局部性,节约网络I/O开销;通过优化点对点大数据量读取的资源调度,解决网络风暴造成的影响;通过网络和磁盘隔离技术以及可抢占的方式来保证服务等级协议。

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    14. 安徽省智慧政务新模式及典型应用
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020018
    摘要115)   HTML63)    PDF(pc) (966KB)(125)    可视化    收藏
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    15. 大规模异构数据并行处理系统的设计、实现与实践
    夏正勋,罗圣美,孙元浩,唐剑飞,张燕
    大数据    2020, 6 (4): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020030
    摘要112)   HTML51)    PDF(pc) (1828KB)(93)    可视化    收藏

    随着互联网和物联网应用的快速发展,数据处理模式从结构化逐渐扩展到结构化、半结构化和非结构化混合的异构数据处理模式。设计了一种大规模异构数据并行处理系统,在统一的平台功能视图基础上,采用统一的资源管理框架,实现对结构化、JSON/XML、图数据、文档数据等多种异构数据进行存储和查询,采用统一的开发语言,实现跨数据类型和数据存储引擎的并行计算,满足多业务应用开发的需要,并通过实际的商业部署,验证了系统的可行性。

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    16. 导读
    朱扬勇,陈贵海
    大数据    2020, 6 (3): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020019-1
    摘要98)   HTML106)    PDF(pc) (561KB)(118)    可视化    收藏
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    17. 工业时序大数据质量管理
    丁小欧, 王宏志, 于晟健
    大数据    2019, 5 (6): 19-29.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2019047
    摘要95)   HTML21)    PDF(pc) (893KB)(131)    可视化    收藏

    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。

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    18. 数据资产标准研究进展与建议
    戴炳荣,闭珊珊,杨琳,纪婷婷,陈美
    大数据    2020, 6 (3): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020022
    摘要94)   HTML37)    PDF(pc) (1181KB)(118)    可视化    收藏

    数据被认为是各类组织的宝贵资产,数据资产的标准化研究受到各个国家、行业和组织的重视。从标准视角介绍了国内外相关组织的数据资产方向的理论研究、实践以及与数据资产相关的标准化研究进展,并提出了数据资产的标准化思路以及数据资产管理的通用过程框架,为数据资产的管理和应用提供参考。

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    19. 大数据技术在乡村画像中的应用研究
    李望月,刘瑾,陈娜
    大数据    2020, 6 (1): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020008
    摘要94)   HTML51)    PDF(pc) (1543KB)(65)    可视化    收藏

    在国家大数据战略和乡村振兴战略的大背景下,创新性地将大数据技术引入乡村画像中。在系统研究乡村大数据源、大数据画像技术水平和乡村振兴研究的热点、重点和难点问题的基础上,从乡村发展基础、乡村发展状态和乡村发展行为3个方面构建了大数据乡村画像的概念模型。借助原始指标、知识图谱、政策文本3类标签化方法,将概念模型具体化为可进行实际操作的3套标签体系,在此基础上,对3套标签体系的大数据计算方法、可视化方法进行阐述,并进行画像举例。最后探索了大数据乡村画像未来的研究方向。

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    20. 人在回路的数据准备技术研究进展
    范举, 陈跃国, 杜小勇
    大数据    2019, 5 (6): 3-18.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2019046
    摘要89)   HTML28)    PDF(pc) (1427KB)(69)    可视化    收藏

    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。

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    21. 新一代深度学习框架研究
    于璠
    大数据    2020, 6 (4): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020034
    摘要88)   HTML43)    PDF(pc) (1695KB)(90)    可视化    收藏

    从人工智能的历史出发,简述深度学习发展历程以及目前的挑战,通过介绍新一代深度学习框架的特点,分析总体框架,阐述自动并行、自动微分、自动调优等技术优势以及协同昇腾处理器的性能优势,希望可以为深度学习技术研究人员提供参考。

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    22. 面向价值实现的数据资产管理体系构建
    李雨霏,刘海燕,闫树
    大数据    2020, 6 (3): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020023
    摘要86)   HTML67)    PDF(pc) (1202KB)(107)    可视化    收藏

    在数字经济时代,数据正日益成为企业重要的战略性资产,但数据资产管理能力的不足正在日益成为制约企业实现数据增值的关键问题。通过梳理数据资产管理的演进历史,明确数据资产管理的相关概念,分析当前数据资产管理的行业现状,阐述面向价值实现的数据资产管理体系的设计思路和主要内容,展示了完整的数据资产管理体系,强调了数据运营的重要作用,并构建了数据资产管理体系的实践路径,总结了数据资产管理的发展趋势。

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    23. 区块链技术在政务数据共享中的应用
    王鹏,魏必,王聪
    大数据    2020, 6 (4): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020037
    摘要85)   HTML46)    PDF(pc) (1309KB)(87)    可视化    收藏

    区块链技术能够化解数据共享面临的安全与效率矛盾,在政务数据共享中具有很大的应用潜力。基于当前政策环境和传统数据共享的问题,结合区块链技术的应用原理与核心优势,分析了区块链在政务信息资源共享中应用的优势与预期效果,引入并分析了不动产区块链信息共享平台建设的实际案例。案例证明,区块链技术可有效解决政务数据共享存在的问题与挑战,促使政府为社会提供更优质的公共服务。在总结了运用区块链技术的经验与启示之后,提出了未来区块链促进政务信息共享的建议与展望。

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    24. 人工智能风险分析技术研究进展
    陈群,陈肇强,侯博议,王丽娟,罗雨晨,李战怀
    大数据    2020, 6 (1): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020005
    摘要84)   HTML20)    PDF(pc) (1453KB)(78)    可视化    收藏

    目前基于深度学习模型的预测在真实场景中具有不确定性和不可解释性,给人工智能应用的落地带来了不可避免的风险。首先阐述了风险分析的必要性以及其需要具备的3个基本特征:可量化、可解释、可学习。接着,分析了风险分析的研究现状,并重点介绍了笔者最近提出的一个可量化、可解释和可学习的风险分析技术框架。最后,讨论风险分析的现有以及潜在的应用,并展望其未来的研究方向。

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    25. 面向大数据处理的数据流编程模型和工具综述
    邹骁锋,阳王东,容学成,李肯立,李克勤
    大数据    2020, 6 (3): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020024
    摘要84)   HTML64)    PDF(pc) (1510KB)(74)    可视化    收藏

    利用大数据计算平台对大量的静态数据进行数据挖掘和智能分析助推了大数据和人工智能应用的落地。在面临互联网、物联网产生的日益庞大的实时动态数据的处理需求时,数据流计算被逐步引入目前的一些大数据处理平台中。针对数据流的编程模型,比较了传统软件工程的面向数据流的分析和设计方法与目前针对大数据处理平台的数据流编程模型提供的结构定义和模型参考,分析了两者的差异和不足,总结了数据流编程模型的主要特征和关键要素。分析了目前数据流编程的主要方式以及与主流编程工具的结合,针对大数据处理的数据流计算业务需求,给出了可视化数据流编程工具的基本框架和编程模式。

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    26. 基于安全压缩感知的大数据隐私保护
    王平,张玉书,何兴,仲盛
    大数据    2020, 6 (1): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020002
    摘要83)   HTML30)    PDF(pc) (1733KB)(69)    可视化    收藏

    当前的数据“大爆炸”主要受万物互联的驱动,服务于人类衣食住行的各类物联网感知设备时刻在捕获个人隐私数据,然而,这些隐私数据已成为网络攻击的重点目标。分析了资源受限的物联网应用中的数据安全问题,介绍了基于压缩感知理论的隐私保护技术—— 安全压缩感知,提出了相应的大数据采集方案,并且通过安全性理论和实验分析给出了结论性的呼吁:将安全压缩感知作为一种感知层内置的轻量级加密机制,以近乎零的成本为数据提供第一层安全防护。

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    27. CCF大专委2020年大数据发展趋势预测
    周涛,程学旗,陈宝权
    大数据    2020, 6 (1): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020009
    摘要76)   HTML40)    PDF(pc) (814KB)(90)    可视化    收藏
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    28. 导读
    杜小勇,周傲英
    大数据    2020, 6 (2): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020010-1
    摘要76)   HTML78)    PDF(pc) (618KB)(92)    可视化    收藏
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    29. 数据管护技术及应用
    于明鹤, 聂铁铮, 李国良
    大数据    2019, 5 (6): 30-46.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2019048
    摘要75)   HTML13)    PDF(pc) (1260KB)(62)    可视化    收藏

    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。

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    30. 监督学习中的损失函数及应用研究
    邓建国,张素兰,张继福,荀亚玲,刘爱琴
    大数据    2020, 6 (1): 0-.   DOI: 10.11959/j.issn.2096-0271.2020006
    摘要71)   HTML24)    PDF(pc) (1407KB)(86)    可视化    收藏

    监督学习中的损失函数常用来评估样本的真实值和模型预测值之间的不一致程度,一般用于模型的参数估计。受应用场景、数据集和待求解问题等因素的制约,现有监督学习算法使用的损失函数的种类和数量较多,而且每个损失函数都有各自的特征,因此从众多损失函数中选择适合求解问题最优模型的损失函数是相当困难的。研究了监督学习算法中常用损失函数的标准形式、基本思想、优缺点、主要应用以及对应的演化形式,探索了它们适用的应用场景和可能的优化策略。本研究不仅有助于提升模型预测的精确度,而且也为构建新的损失函数或改进现有损失函数的应用研究提供了一个新的思路。

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