文献类型：期刊文章

作　　者：张素芳[1] 翟俊海[2] 王聪[2] 沈矗[2] 赵春玲[2]

ZHANG Sufang;ZHAI Junhai;WANG Cong;SHEN Chu;ZHAO Chunling(Hebei Branch of China Meteorological Administration Training Centre,China Meteorological Administration,Baoding 071000,China;Key Laboratory of Machine Learning and Computational Intelligence of Hebei Province,College of Mathematics and Information Science,Hebei University,Baoding 071002,China)

机构地区：[1]中国气象局气象干部培训学院河北分院,河北保定071000 [2]河北省机器学习与计算智能重点实验室,河北大学数学与信息科学学院,河北保定071002

出　　处：《河北大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71371063); 河北省自然科学基金资助项目(F2017201026); 河北大学自然科学研究计划项目(799207217071);河北大学研究生创新资助项目(hbu2018ss47);河北大学大学生创新训练项目(2017071)

年　　份：2018

卷　　号：38

期　　号：3

起止页码：299-308

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、MR、RCCSE、RSC、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：大数据时代已经到来,大数据是指具有海量(Volume)、多样(Variety)、时效(Velocity)、不精确(Veracity)和价值(Value)这5种特征的数据,大数据研究是近几年信息处理领域最热门的研究方向,已经引起了工业界、学术界乃至政府部门的高度关注.大数据之所以备受关注,是因为大数据里面蕴藏着巨大的价值.如何把蕴藏在大数据中的价值挖掘出来,为企业或政府部门提供决策支持具有重要的意义.大数据给传统的机器学习带来了许多挑战,这些挑战可以从大数据的5个特征或从5个不同的角度进行分析.本文首先介绍大数据的概念,并详细剖析大数据5种特征的内涵;然后在此基础上,重点分析大数据给机器学习带来的挑战及可能的解决方法.本文对从事大数据研究的人员,特别是从事大数据机器学习研究的人员具有较高的参考价值.

关 键 词：大数据 机器学习  云计算 决策支持

分 类 号：TP181]