面向大数据的粒计算理论与方法研究进展

大数据的规模性、多模态性与增长性给传统的数据挖掘方法带来了挑战。粒计算作为智能信息处理领域中大规模复杂问题求解的有效方法,探索大数据分析的粒计算理论与方法有望为应对这些挑战提供新的思路和策略。瞄准若干大数据挖掘任务,对数据粒化、多粒度模式发现与融合、多粒度/跨粒度推理等方面取得的一些进展进行梳理和剖析,并针对天文数据挖掘和微博数据挖掘两个典型示范应用领域的初步研究进行了总结,以期为大数据挖掘领域的研究做出有益的探索。...

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Bibliographic Details
Published in大数据 no. 4; pp. 13 - 23
Main Author 梁吉业 钱宇华 李德玉 胡清华
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 人民邮电出版社有限公司 01.08.2016
Subjects
信息粒化
多粒度
大数据
数据挖掘
粒计算
多粒度
信息粒化
粒计算
大数据
数据挖掘
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Summary:大数据的规模性、多模态性与增长性给传统的数据挖掘方法带来了挑战。粒计算作为智能信息处理领域中大规模复杂问题求解的有效方法,探索大数据分析的粒计算理论与方法有望为应对这些挑战提供新的思路和策略。瞄准若干大数据挖掘任务,对数据粒化、多粒度模式发现与融合、多粒度/跨粒度推理等方面取得的一些进展进行梳理和剖析,并针对天文数据挖掘和微博数据挖掘两个典型示范应用领域的初步研究进行了总结,以期为大数据挖掘领域的研究做出有益的探索。
Bibliography:LIANG Jiye1,2, QIAN Yuhua1,2, Li Deyu1,2, HU Qinghua3 （1. Key Laboratory of Computational Intelligence and Chinese Information Processing of Ministry of Education Shanxi University, Taiyuan 030006, China 2. School of Computer and Information Technology, Shanxi University, Taiyuan 030006, China 3. School of Computer Science and Technology, Tianjin University, Tianjin 300072, China）
10-1321/G2
Aiming at several data mining tasks,research developments on data granulation,multi-granularity pattern discovery and fusion,multi-granularity reasoning were carded and analyzed,and the preliminary study on two typical applications astronomical data mining and microblog data mining was summarized,which would be helpful for making a beneficial exploration in big data mining area.
big data;granular computing;data mining;information granulation;multi-granularity
ISSN:2096-0271