面向大社交数据的深度分析与挖掘

社交网络在线化是大数据时代的典型特点,也是大数据产生的重要原因之一.本文从大数据的特点着手,结合互联网络尤其是在线社交网络的发展趋势,介绍大数据在提升国家信息产业科学化水平、引领新型互联网经济发展、推动社会学与信息科学交叉发展等方面带来的重大机遇;分析在线社会网络中存在的关键问题,阐述网络大数据研究在语义理解与分析、多模态关联与融合、群体行为分析与挖掘、多维分析与可视化、系统的研发与集成等方面面临的巨大技术挑战,以及当前国内外在大数据分析和在线社交网络领域的主要研究工作;总结和展望网络大数据研究的未来方向和前景.     

大数据安全与自主可控

继互联网、物联网、云计算之后,大数据已成为当今信息技术领域的发展热点.大数据在带来"大"价值的同时,也存在"大"安全问题.大数据的基本特征对计算设施、存储、网络、信息资源等提出了更高的安全要求,传统的信息安全手段和管理机制已经跟不上大数据时代的信息安全形势发展.本文在研究大数据安全新特点的基础上,分析了我国大数据发展面临的信息基础设施自主可控程度低、安全防护技术和手段不足等问题;阐述了自主可控对大数据安全的重要性和意义,明确了解决大数据安全的根本之道在于实现我国主要信息产品、设备和技术的自主设计制造,并总结了我国在大数据安全领域自主可控产品的发展现状.大数据安全事关国家安全,本文最后从加强大数据战略规划和安全体系建设、构建中国特色自主可控的发展路线、强化大数据技术在信息安全领域的创新应用等3个方面,探讨提出了解决我国大数据安全的策略和办法,以确保我国大数据时代的信息安全逐步朝着体系化、规范化和技术自主可控的方向发展.     

大数据

正何谓大数据?维基百科的定义说,大数据指没有办法在允许的时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合。2008年9月,《自然》杂志推出大数据专刊,探讨科研形态变化;2011年《科学》杂志再出版大数据专刊,视将大数据作为未来研宄的突破点。2012年初,由于发现它具有准确预测能力,大数据开始风行于商业。引来了爆炸性效应。"大数据一词(用来形容信息大爆炸时代产生的海量信息)开始进入普通人群的视野。2012年3月29日,奥巴马政府宣布投资2亿美元启动"大数据研究和     

对地观测大数据处理:挑战与思考

通过航天航空飞行器搭载的传感器对地球进行观测可以获得地球全面而系统的信息.随着空间信息技术的高速发展,对地观测领域步入了大数据时代.在分析对地观测数据处理与服务的全流程及其算法的基础上,总结出"大数据时代"对地观测数据处理面临的挑战——"数据密集型计算"问题,并指出解决这一问题应该在系统平台、处理算法和服务模式3个方面开展创新性的研究工作.     

大数据哈希学习:现状与趋势

随着信息技术的迅速发展,各行各业积累的数据都呈现出爆炸式增长趋势,我们已经进入大数据时代.大数据在很多领域都具有广阔的应用前景,已经成为国家重要的战略资源,对大数据的存储、管理和分析也已经成为学术界和工业界高度关注的热点.收集、存储、传输、处理大数据的目的是为了利用大数据,而要有效地利用大数据,机器学习技术必不可少.因此,大数据机器学习(简称大数据学习)是大数据研究的关键内容之一.哈希学习通过将数据表示成二进制码的形式,不仅能显著减少数据的存储和通信开销,还能降低数据维度,从而显著提高大数据学习系统的效率.因此,哈希学习近年来成为大数据学习中的一个研究热点.本文对这方面的工作进行介绍.     

人工智能在肝移植中的应用

随着5G和大数据时代的来临,多维度、大样本的复杂医疗数据为新时代临床医学带来众多机遇和挑战。与传统方法相比,人工智能可以更高效地挖掘庞大数据集中的隐藏联系,越来越多的学者将这一先进技术应用于疾病的诊断和治疗。经过半个多世纪的发展和完善,肝移植已成为治疗各种终末期肝病最有效的方法。与其他领域的"单患者"数据分析不同,肝移植通常需要考虑供体和受体"双患者"的特征以及移植过程中的变量,产生较其他疾病更为庞大的医疗数据,这与人工智能的优势尤为契合。有效利用人工智能的手段、结合临床研究开展将为智能精准临床医学时代拉开新的序幕。对于人工智能在肝移植的交叉应用,需要全面讨论人工智能技术在肝移植中的优势和局限性,并提出该领域的未来方向。     

移动大数据时代:无线网络的挑战与机遇

随着移动互联网、云计算、物联网、机器类型通信等新兴信息通信技术的飞速发展,信息社会进入了网络化的大数据时代.快速普及的智能化移动终端应用助推了全球移动数据流量的大幅度增长.在移动大数据时代,海量数据、业务类型演进、数据多样化、数据空-时域分布不均匀等特征给无线网络带来了严峻的挑战.为了应对挑战,一方面,无线网络从新频谱拓展、传输技术、智能立体化组网等多维度进行演进以满足大数据传输与应用的需求;另一方面,移动大数据作为一种新的生产要素改变着人们认知网络的方法,无线网络可以充分借鉴互联网数据挖掘的理论与方法,实现网络的灵活部署、无线资源的优化配置和低能耗绿色通信.     

生物大数据可视化的现状及挑战

在过去的10年中,以基因组学、医学遗传学和神经信息学等为代表的生命科学各研究领域,以前所未有的增长趋势,积累了海量的数据信息.这些数据类型复杂、数量庞大,其中蕴含的价值更是不可估量.通过传统的处理手段,难以理清海量原始数据中错综复杂的关联信息.而针对生物大数据的可视化研究,将有利于科研人员对复杂数据进行多角度观察并获取有效信息.生物数据量越大,复杂性越高,可视化在生物有效信息挖掘方面发挥的作用就越大.本文通过例举若干生物机构中心现存的数据规模和数据增长速率,说明生物研究领域已进入大数据时代,然后由生物数据的组成特征及可视化的特点引出生物大数据可视化的重要性和必要性.本文总结了生命科学研究领域中不同类型生物大数据的可视化研究进展,最后讨论了目前生物大数据可视化所面临的挑战,并提出可能的解决方案.     

大数据背景下的心理学:中国心理学的学科体系重构及特征

实验方法使得心理学思想成为了心理学学科,并以此建构起了西化的科学心理学体系.而大数据时代的来临极大地影响了心理学科的研究方式,使得心理学面临又一次的变革.大数据方法的特性与中国文化和中国人的认识论特征不谋而合,这给予了中国心理学摆脱西化影响,并重构中国化心理学学科体系以机遇.我们认为,中国心理学的学科体系可以遵循天、地、人相互关联的构建原则.从研究文化与精神的心理表征,到社会生活情境的制约影响,再到个体的知、行、情、理、德的身心体验.真正达到孔德所描述的人类最后科学的境界,即"具有社会特性的生物个体在文化情境中的行为",这就是我们提倡的中国的心理学.而在这种新的理论体系之下,以大数据为根本研究范式的中国心理学将会超越传统心理学中样本—总体、个体—规律、情境—实验、数据—行为的二维争辩特性,创建新的心理学研究范式.     

大数据时代的天文学研究

天文学已经进入数据密集型时代或者说大数据时代.面对海量天文数据在存储、计算、网络、软件、算法乃至工作模式等方面的需求和挑战,天文学家连同计算机和信息技术领域的专家正努力使基于科学数据的知识发现过程变得更加容易.虚拟天文台旨在实现科学数据的互操作,打造一个全球性的数据网格.天文信息学则从分支学科的高度来考虑天文学的长远发展.数据挖掘和知识发现在数据密集型时代大有可为,自身也必将获得长足发展.本文简要论述天文学研究在数据密集型时代所面临的挑战,介绍虚拟天文台理念和最新进展,探讨天文信息学发展的必要性和所包含的研究内容,阐明数据挖掘和知识发现的必要性和发展方向.     

生物医学大数据的现状与展望

生物医学是一门新兴的前沿交叉学科,它综合了医学、生命科学和生物学的理论和方法而发展起来.近年来随着先进仪器装备与信息技术等越来越广泛和深入的整合到生物技术中来,生物医学研究中越来越频繁的涉及到大数据存储和分析等信息技术.大数据时代的来临对生物医学研究产生了重大影响.其中,一个重要发展趋势就是由假设驱动向数据驱动的转变.数十年来分子生物学水平上的实验目的是获得结论或者是提出一种新的假设,而现在基于海量生物医学大数据,可以对海量数据的研究来探索其中的规律,直接提出假设或得出可靠的结论.随着先进的生物分析技术的不断推出和更新,生物医学数据迅速积累.基于此类大数据一些以往不能解决的问题将有望解决,同时相关生物医学研究的新问题也层出不穷.生物医学相关的大数据技术和相关应用主要包括:基于高通量测序的个性化基因组、转录组和蛋白组研究,单细胞水平基因型和表型研究,人类健康相关微生物群落研究,生物医学图像研究等.相关生物医学大数据分析任务均具有着数据密集和计算密集的双密集性特点.要充分地利用这些大数据解决一系列生物医学问题,迫切需要高通量、高效率、高准确性的生物信息存储和分析策略.本文总结和回顾生物医学大数据的生成、管理和分析相关的一系列问题,其中重点讨论人体微生物群落、单细胞表型和基因型、生物医学图像等新近出现的生物医学大数据形式,以及相关数据分析和应用前景等.基于目前生物医学大数据的现状我们可以发现,生物医学大数据的研究正处于蓄势待发状态:适应于生物医学大数据的软硬件平台、大数据存储、大数据分析挖掘等方法等还不成熟,制约着生物大数据的研究.然而一旦相关研究获得突破并有所优化和应用,将会全方位地支撑生物医学大数据的深入解构;进而有助于对医学现象的趋势分析和预测,服务于相关的遗传疾病研究、公共卫生监控、医疗与医药开发等广泛生物医学应用.     

全球海洋预报与科学大数据

全球海洋预报是当前国内外海洋预报领域的前沿方向之一,与实施海洋强国战略、维护国家海洋权益,以及开发深远海资源等各类海洋活动日益走向深海大洋的迫切需求有着密切的关系.全球海洋预报的突出特点是使用并生成海量的数据,充分体现了大数据的基本特征.本文从论述大数据的起源、概念和本质开始,介绍了全球海洋预报的基本理论,进一步结合数据同化、模式数据和产品分发等3个方面具体阐述了全球海洋预报中使用的观测数据和生成的模式数据等大数据.最后展望了全球海洋预报以及海洋大数据未来发展中面临的挑战和亟需解决的关键科学问题.     

大数据时代关于隐私的思考

针对中美两国在大数据时代对隐私保护的现状进行了对比,从法律保护和社会保护两个角度分别进行了分析,指出在美国大数据的发展与隐私保护的冲突已经呈现出较为激烈的态势.在我国大数据发展暂时还没有威胁到社会公众的隐私意识,但及早关注大数据发展,并科学合理地设计与制定隐私与大数据权衡的法律与政策已经迫在眉睫.     

基于大数据的“医疗-养老-保险”一体化智慧社区养老模式构建

<正>2015年8月,国务院审议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》,大数据上升至国家核心战略。我国在"未富先老"的社会经济条件下,大力发展介于居家养老和机构养老之间的"社区养老"是我国当前城市养老模式的必然选择。《关于促进大数据发展的行动纲要》将推动政府信息系统和公共数据互联共享,优先推动医疗、社保等民生领域政府数据向社会开放,在城市建设和社区服务等方面开展大数据应用示范,提高社会     

智媒时代中国适老APP应用现状及传播对策

<正>在蓬勃发展的大数据、云计算、物联网、人工智能、VR/AR等技术的推动下,传统大众媒体时代已经过渡到高度智能化的移动媒体时代。智媒时代的主要特征表现为万物皆媒、人机共生、自我进化~([1])。智能时代传播内容从单一到全息传播,传播方式从同质化向分众、精准化转变~([2])。这一时代网络"赋权"的技术基因激活了公众的主体性,深刻影响和改变着公共舆论引导格局~([3])。作为智媒时代重要的传播平台,智能手机APP近年来发展迅猛。自从苹     

MOOCs平台大数据的教育实证

随着大数据技术和大规模在线开放课程(MOOCs)的不断发展,基于MOOCs平台数据的教育研究也日益涌现.然而,相关研究在研究问题、理论基础和研究方法等方面还有待进一步探索.MOOCs平台大数据将为教育问题的研究提供不同类型的数据,有助于打破以往的一些限制.目前来看,基于MOOCs平台大数据的教育实证研究可能会出现聚焦MOOCs本身的研究、大规模在线开放式研究和应用于经典教育研究框架内的研究3种类型.     

大数据对肿瘤登记发展的影响

对肿瘤登记和大数据的发展、大数据对肿瘤登记的作用和影响进行了系统回顾,大数据和肿瘤登记近年发展快速,大数据的发展促进了肿瘤登记的发展,而肿瘤登记发展又推动了大数据的进步.在大数据的影响下,肿瘤登记将向以下几个方向发展:(ⅰ)肿瘤登记自动化;(ⅱ)及时收集、整合和更新不同来源的肿瘤数据,提高肿瘤资料的质量、可用性和易用性,推动肿瘤资料的开放和共享,扩展肿瘤资料的应用;(ⅲ)各级医疗卫生信息中心的出现将彻底改变肿瘤登记模式;(ⅳ)采用大数据的技术和方法建立各级肿瘤数据中心;(ⅴ)医院肿瘤登记逐步开展,人群肿瘤登记覆盖率大幅提高,部分省将全民开展肿瘤登记.肿瘤登记自动化的理念和技术,迎合了大数据和肿瘤登记发展的趋势,并可借鉴应用到其他疾病的监测和研究.     

老年人社会支持网络——基于2010年“中国家庭追踪调查”数据

<正>老年人口基数大,发展速度快,高龄老人增长速度迅速,人口老化速度与经济发展速度不平衡,空巢家庭数量增长迅猛,成为中国人口老化的明显特征。在老龄人口迅速增加、未富先老的背景下,老年人在经济支持、生活照料和精神慰藉等方面获得的社会支持情况如何?在目前的社会支持网络中,老年人的健康状况和生活质量是怎样的?本文将从社会支持的角度出发利用全国大型社会调查数据对这些问题进行分析和探讨。1研究数据来源     

EROSION研究的过去、现在和未来

急性冠脉综合征具有高致死、高致残风险, 如何改善其临床预后一直是世界难题。光学相干断层成像技术的应用使在体识别病变病理特征, 尤其是斑块侵蚀成为可能。EROSION研究首次证实了基于病变病理特征的个体化介入诊疗的安全性和有效性, 打破了"一刀切"的支架置入现状, 开创了急性冠脉综合征精准介入诊疗体系。该述评从前期观察性研究基础, EROSION系列研究的设计与发现以及未来研究展望等方面, 详述EROSION系列研究的历程及其临床意义。     

数理医学在消化系肿瘤中的研究现状及展望

数理医学作为医学交叉学科的重要分支已经在临床科研各个领域发挥了重要的作用.数理医学在消化系肿瘤的影像诊断、储存、传输方面,以及在肿瘤精准治疗的方案设计方面均发挥着巨大的优势.特别是在消化系肿瘤的微创治疗领域,恶性肿瘤消融三维数学模型的建立及导航,手术影像学模拟均提高了消化系肿瘤治疗的安全性及有效率.此外,在目前大数据时代,应用数理医学进行数据分析及提供个体化治疗方案,将是今后发展的重要趋势之一.也为临床医师提供了一个有效的肿瘤诊断及治疗手段.应用数理医学的方法和模式进行临床及科学研究,更加快捷地促进临床肿瘤诊治的研究及发展,为患者造福.