网络大数据

随着信息技术的迅猛发展，网络大数据已成为当前社会的焦点。它涵盖了人类社会活动产生的数据，以及机器互动和物理传感器数据，在网络空间中呈现出前所未有的规模和复杂性。数据量的急剧增长超越了硬件性能提升的速度，这对现有的信息技术构架提出了巨大挑战，但也孕育着深入挖掘和有效利用网络大数据价值的机遇。

网络大数据, 来源于“人、机、物”在网络空间的交互融合, 其规模和复杂度迅猛增长, 对现有IT架构和计算能力构成巨大挑战, 也为深度挖掘和利用其价值提供了前所未有的机遇。 网络大数据具有复杂性、不确定性和涌现性等特点, 亟需探索其科学问题、共性规律以及定性定量分析方法。 当前研究主要集中于网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面。 未来, 大数据科学、数据计算新模式、新型IT基础架构以及数据安全与隐私等方面的发展至关重要。

大数据应用实例 体育竞赛: 美国NBA的29个球队中，有25个球队利用IBM分析机构的数据挖掘工具，通过分析对手数据（盖帽、助攻、犯规等），获得比赛对抗优势。 天文学: JPL实验室和Palomar天文台借助数据挖掘工具，发现了22颗新的恒星。 网上冲浪: 将数据挖掘算法应用于网络访问日志，可以从市场相关网页中发现消费者的偏爱和行为，分析网络营销的有效性，改善网站组织，推动WEB挖掘研究发展。

[目的/意义] 加强网络舆情管理，对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下，如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度，探索舆情智能预警机制，是当前亟待解决的问题。 [方法/过程] 构建了大数据背景下的网络舆情采集和基本特征挖掘体系，探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化，注重舆情敏感性特征挖掘，提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析，利用深度学习提高舆情智能计算能力，对网络舆情事件进行演化推理，提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论] 将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来，建立人机协同的舆情智能预警机制，提高舆情预警的可视化，为突发事件提供预控方案。 【大数据背景下的网络舆情智能预警机制】 随着互联网的快速发展，网络舆情成为衡量社会情绪和公众态度的重要指标。在大数据时代，海量的网络信息为舆情分析提供了丰富的数据源，但同时也带来了挑战，如何高效地处理这些数据并准确预测舆情走向成为关键。文章提出了构建网络舆情采集和特征挖掘体系的方法。这一体系通过大数据技术提高舆情数据的采集效率，利用分布式处理技术处理大数据量，以适应快速变化的网络环境。同时，文本计算的边缘化处理使得在分布式系统中能更快地提取舆情敏感特征，从而提升查询速度。通过复杂网络理论对舆情团落进行分析，可以揭示舆情事件之间的关联性和演化规律。利用深度学习技术，能够进一步提升对舆情的智能计算能力，通过对网络舆情事件的演化推理，增强对舆情态势的智能分析水平，预测其可能的发展趋势。再者，建立人机协同的舆情智能预警机制是文章的核心成果。这一机制结合了机器的定量计算能力与人类决策者的定性分析，形成了一种互补模式。通过提高舆情预警的可视化程度，可以为预防和应对突发事件提供及时的预控方案，实现更有效的社会管理。论文强调了录用定稿网络首发的严谨性和正式性，确保了研究成果的创新性、科学性和先进性，并遵循了相关的学术规范和技术标准。通过在网络版期刊上发表，这些研究成果得以快速传播，为学术交流和社会实践提供了宝贵的参考。的研究对于理解大数据环境下网络舆情的动态演变、预警机制的构建以及社会创新治理具有重要意义。它不仅推动了舆情分析的技术进步，还为实际的舆情管理工作提供了理论指导和实用工具，对于提升社会公共事务的预见性和应对能力具有深远影响。

面向复杂大数据的特征学习新视角 海量复杂数据的涌现为各行业带来了机遇和挑战，如何从中高效提取有效信息成为关键问题。传统的特征学习方法在处理大数据时面临巨大压力，而多模态神经网络为解决这一难题提供了新思路。 张量：捕捉数据高维特征的利器 通过张量法对大数据进行抽象建模，能够有效捕捉数据在高阶张量空间的分布特征，突破传统方法的局限性。 多模态融合：挖掘数据深层关联 多模态神经网络能够融合不同来源、不同模态的数据信息，例如文本、图像、音频等，从而更全面地理解数据，挖掘数据间的深层关联。 面向未来的智能数据分析 基于多模态神经网络的复杂大数据特征学习方法，为构建更加智能、高效的数据分析系统提供了强有力的支持，将在各个领域发挥越来越重要的作用。

随着互联网技术的进步和带宽的急速增加，以及视频处理技术和采集设备的不断发展普及，网络视频的数量和种类迅猛增长。传统的视频处理技术已经不能满足当前需求，成为处理海量网络视频的瓶颈。介绍了一种基于大数据技术的新型网络视频处理系统，采用先进的视频内容识别方法，显著提升了处理效率和吞吐量，同时减少了人工识别的工作量，满足了对海量网络视频处理的需求。

在调查国内外大数据分析与应用的最新研究进展后，针对国防安全业务体系中数据碎片化、不规范和难以共享等问题，提出了面向国防安全的网络大数据分析与应用解决方案。该方案有效结合了国防安全实际需求和大数据技术，充分利用大数据技术在多源数据融合、深度安全信息挖掘及信息共享方面的优势，并能快速适应现有业务体系，以实现实际效益。此外，详细介绍了面向国防安全的网络大数据挖掘与分析相关技术。

为了克服传统分析方法易受噪声和人为因素干扰导致分析结果不准确的缺陷，本研究提出了一种基于大数据的社交网络用户兴趣个性化推荐模型。该模型以矢量空间模型为基础，深入分析了用户兴趣推荐模型的结构及其与周边模型的交互关系，并在此基础上划分了服务器网络部署模块，设计了模型的运行网络结构。为了提高模型的效率和可扩展性，本研究利用MapReduce模型将任务分发到分布式计算机集群中，从而构建出能够满足用户个性化需求的推荐模型。此外，模型还利用了大数据双层关联规则数据挖掘技术来获取用户感兴趣的网络数据，并根据推荐结果评估用户对推荐内容的兴趣程度。实验结果显示，该分析方法的准确率高达98%，且对大规模社交网络用户的个性化推荐具有良好的可扩展性，能够有效提升推荐效果。

利用社交网络大数据进行用户影响力分析，帮助识别网络环境中具有显著影响力的用户，实现其社会和商业潜力。传统方法在处理海量社交网络数据时效率低下，本研究提出了基于PageRank算法的改进模型，综合考虑了用户的连接和活跃程度。利用支持大规模并行图计算的Spark GraphX工具，快速高效地进行微博用户影响力的定量分析。实验结果显示，所提出的方法不仅提升了分析效率，还更准确地反映了用户的影响力水平。

Bing Liu 著