文献类型：期刊文章

作　　者：吴信东[1,2] 何进[1] 陆汝钤[3] 郑南宁[4]

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院,中国合肥230009 [2]佛蒙特大学计算机科学系,美国伯灵顿VT05405 [3]中国科学院数学与系统科学研究院,中国北京100190 [4]西安交通大学人工智能与机器人研究所,中国西安710049

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB329604);国家自然科学基金(61229301);教育部长江学者和创新团队发展计划“多源海量动态信息处理”(IRT13059)资助~~

年　　份：2016

卷　　号：42

期　　号：7

起止页码：965-982

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20163202683500)、IC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：大数据面向异构自治的多源海量数据,旨在挖掘数据间复杂且演化的关联.随着数据采集存储和互联网技术的发展,大数据分析和应用已成为各行各业的研发热点.本文从大数据的本质特征开始,评述现有的几种大数据模型,包括5V,5R,4P和HACE定理,同时从知识建模的角度,介绍一种大数据知识工程模型Big KE来生成大知识,并对大知识的前景进行展望.

关 键 词：大数据 知识挖掘 异构 碎片化知识  在线学习  

分 类 号：TP311.13]