大数据

导读

2016, 2(3): 1-2. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016.03.001

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以大数据为核心驱动智慧城市变革

单志广, 房毓菲

2016, 2(3): 3-8. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016025

摘要 ( 397 )

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建设智慧城市已成为国家发展新空间的重要举措，近年来我国智慧城市建设取得了积极进展。当前社会正在迈入大数据时代，大数据将成为智慧城市建设的核心要素，为智慧城市的发展带来更多的机遇和挑战。简述了我国智慧城市的总体进展，总结了大数据时代我国智慧城市面临的问题，并从信息系统、政府决策、公共服务、社会管理、产业发展、体制机制等方面提出了以大数据驱动智慧城市变革的几点思考。

城市大数据：内涵、服务架构与实施路径

华岗, 顾德道, 刘良华, 田沄, 许海燕, 方丹丹

2016, 2(3): 9-16. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016026

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在大数据时代，城市大数据成为转变城市发展模式、提升人民生活水平、培育经济增长新动力的关键，必须做好顶层设计、系统规划和推进措施。为此，深入剖析了城市大数据的概念与内涵、边界和数据分类以及当前我国城市大数据发展中面临的机遇和挑战，提出了由一体化基础支撑体系、应用体系、产业体系、指数体系和体制机制保障措施等构成的城市大数据服务架构体系，并给出了实施路径和大数据服务中心建设的建议。

智慧城市建设中政府大数据开放与市场化利用

洪学海, 范灵俊, 洪筱楠, 李国杰

2016, 2(3): 17-26. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016027

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在智慧城市建设中，政府大数据是一笔宝贵的“资产”，是高价值密度的大数据源。利用好政府大数据对于促进城市经济发展和提升公共服务都大有裨益。企业是政府大数据与公众需求问题解决方案之间的桥梁。开放政府数据并通过企业进行市场化开发是政府大数据释放价值的有效途径。以宁波市智慧城市建设中的政府大数据应用为例，分析政府大数据市场化利用的障碍和挑战，并探讨了政府大数据市场化利用的模式与对策。

政府大数据治理的挑战及对策

范灵俊, 洪学海, 黄晁, 华岗, 李国杰

2016, 2(3): 27-38. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016028

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大数据是城市智慧的“来源”，利用好大数据可以有效缓解或解决城市发展中的诸多问题。政府部门掌握的大数据关系国计民生，与公众生活息息相关，是高价值密度的数据，如何治理和利用政府大数据，是智慧城市建设的核心问题之一。以宁波市政府大数据为例，阐述了政府大数据治理面临的挑战，包括政府数据内部共享的需求和障碍、政府数据对外开放和利用的问题等，同时给出了相应的对策及建议。

利用大数据挖掘和知识发现技术辅助智慧城市发展

陈聪, 张国惠, 马晓磊, 王印海

2016, 2(3): 39-48. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016029

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互联网的广泛应用带来了信息时代的数据井喷，大数据成为当前时代的宝贵资源，而大数据分析也成为了新时代的重要课题。大数据分析可以提供更准确的分析结果，从而推动智慧城市系统的发展。总结了智慧城市和大数据的基本概念、发展历程和主要特点，提出了利用大数据挖掘技术辅助智慧城市的综合发展，旨在为当代智慧城市和大数据研究提供理论基础。

基于大数据的京沪人口流动流量、流向新变化

周晓津, 姚阳

2016, 2(3): 49-59. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016030

摘要 ( 570 )

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位置大数据为人口流动流量、流向及其变化研究提供了条件，大数据人口推断比人口普查更加精准且成本大幅度降低。基于大数据的人口流动分析表明，2015年末北京、上海外来人口规模稳中有降，外来人口来源构成与2010年全国第六次人口普查相比也发生了较大变化，来自于邻近省份的外来人口增加。在加快实施国家大数据战略的背景下，应加快共享公共数据，推进人口流动大数据研究，以尽快构建基于大数据的国家人口基础信息库。

基于微博数据对突发性环境污染事件公众感知变迁研究

张志恒, 陈兴鹏, 惠丹

2016, 2(3): 60-72. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016031

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发掘突发环境污染事件下公众感知变迁特征对于应急决策具有重要意义。以“2014年兰州市自来水污染”为例，尝试采用新浪微博的数据，使用内容分析法对公众感知变迁的计量特征、6个感知方向变迁特征进行分析。结果表明，反映公众感知的小文本集遵循齐夫定律；公众感知依次经历发散、平稳、收敛、“公众反思”4个阶段；感知方向的变迁特征分为阶段弱敏感性与强敏感性两类。基于公众感知阶段划分及公众感知方向变迁特征提出应对突发性环境污染事件的建议。

基于HBase的海量GIS数据分布式处理实践

李雪梅, 邢俊峰, 刘大伟, 王海洋, 刘玮

2016, 2(3): 73-82. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016032

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设计了一种基于分布式数据库HBase的GIS数据管理系统。系统优化了栅格数据的生成和存储过程，将海量栅格数据直接写入HBase存储、索引。同时，针对矢量空间数据的存储、索引与检索，提出了一种新的rowkey设计，既考虑经纬度，又考虑空间数据类型和属性，使得在按空间位置检索矢量地理信息时，能通过HBase的rowkey迅速定位需要返回的数据。在HBase的集群环境上用真实GIS数据对上述方法进行了验证，结果表明，提出的系统具有较高的海量数据存储和检索性能，实现了海量地理信息数据的高效存储和实时高速检索。

大数据治理的数据模式与安全

马朝辉, 聂瑞华, 谭昊翔, 林嘉洺, 王欣明, 唐华, 杨晋吉, 赵淦森

2016, 2(3): 83-95. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016033

摘要 ( 480 )

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大数据治理的主要目的是使数据的利用价值和利用效率最大化，治理后的数据在利用过程中也不可避免会涉及敏感数据或者隐私数据。从大数据治理出发，基于实际应用案例，讨论大数据治理过程中如何利用数据模式的重组实现数据价值的提升和数据处理效率的提升。同时，也提出了数据安全访问策略的自动生成，保障数据在重组后得到相应的安全防护。

电信大数据关键技术挑战

曾嘉, 刘诗凯, 袁明轩

2016, 2(3): 96-105. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016034

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大数据逐渐对用户体验和生产效率带来颠覆性影响。电信大数据来源于运营商通信网络平台的BSS和OSS，沉淀了海量用户7个维度的信息：1维用户真实ID、1维行为数据、1维社交数据、1维时间数据和3维空间数据。运营商构建电信大数据分析平台，通过对7维用户数据建模，可以实现3个数据业务方向的升级：用户洞察、网络洞察和数据开放。着重探讨电信大数据分析平台遇到的9个关键技术挑战和可能的技术突破方向。

大数据时代的数据科学家培养

朱扬勇, 熊贇

2016, 2(3): 106-112. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016035

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大数据时代，最热门的职业是数据科学家（data scientist），而不是传统的信息科学家，也不是大数据工程师。大数据热潮促进了数据科学（data science）研究进入快速发展期，数据科学家的培养也受到广泛重视，越来越多的大学启动数据科学学位培养计划，但值得注意的是，当前数据科学家培养的基础条件缺乏，其知识结构、学科体系、人才培养计划尚未建立。结合大数据时代的人才要求，给出了科学、系统的数据科学人才知识体系，提出了超学科、多类型的培养模式。

中国电信大数据应用实践

张宇中, 李名洋

2016, 2(3): 113-120. doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016036

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