从大数据到大知识:HACE+BigKE

摘要：

本报告主要包括:1)大数据研究背景与动机;2)5V,5R,4P与HACE定理;3)大数据知识工程;4)大知识的挑战与前景展望4个方面的内容.
1 大数据的研究背景与动机
20世纪90年代,“数据仓库之父”Bill Inmon开始关注大数据(海量数据).简而言之,大数据是无法在合理的时间内利用现有的数据处理手段进行诸如存储、管理、抓取等分析和处理的数据集合.数据收集、存储和互联网技术的快速发展使得数据复杂度得到提升,主要表现在:1)海量数据(Large-volume)——信息的爆炸式增长、用户由信息接收者转变为创造者;2)异构和自治的数据源(Heterogeneous & Autonomous)——网络规檬的扩张和复杂的网络结构;3)多源数据(Multi-sources)——音频、视频、移动数据源等.

机标关键词：大数据、海量数据、数据源、数据复杂度、互联网技术、知识工程、信息、网络结构、数据研究、数据收集、数据集合、数据处理、数据仓库、前景展望、多源数据、存储、接收者、创造者、爆炸式、自治

所属期刊栏目：43

分类号：TP3;TB1

在线出版日期：2016-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3-6