南京大学大数据实验室：深度探究与实践成果

南京大学大数据实验室的教学研究工作专注于大数据技术的发展与实践，尤其在大数据领域的系统架构、处理方法和行业应用上取得了显著成果。自2010年起，实验室在以下几个关键方向进行了深入研究： 1. 大数据体系结构与云计算：实验室对大数据的组织结构和云计算技术进行结合研究，探讨如何通过云计算平台支持大数据的高效处理和管理。 2. 分布式大数据存储和查询：实验室重点研发了分布式数据存储系统，如Hadoop/Spark的优化与增强，提升数据的存储和检索效率。 3. 大数据并行计算模式与系统：通过MapReduce编程模型（如参考清华Hadoop教程P82），实验室设计和实现了高效的并行计算策略，用于处理大规模数据集。 4. Hadoop/Spark性能优化：针对这两种流行的大数据处理框架，实验室致力于性能优化，以提升处理速度和资源利用率。 5. 并行化机器学习和数据挖掘算法：实验室不仅研究基础算法，还将其并行化以适应大数据环境，提高了模型训练的效率。 6. 大规模Web信息挖掘和文本语义分析：通过集成算法处理海量网页信息，实验室关注如何从文本中提取有价值的知识和洞察。 7. 并行机器翻译算法：大数据技术也被应用于自然语言处理领域，实验室在此方面进行了创新性工作。 8. 行业应用研究：实验室与Intel、中兴通信等企业合作，将大数据技术应用于电力、电信、交通、医疗等多个行业，解决实际问题，推动行业数字化转型。 在科研项目上，实验室获得了国家自然科学基金的重大专项、面上项目、江苏省科技支撑项目以及美国Intel研究院的资助，同时还与企业合作进行横向研究，展示了其在大数据技术研究领域的领先地位。 这些研究不仅体现在学术论文的发表，而且在实际项目的实施和行业应用中得到了验证，表明南京大学大数据实验室在理论研究和实践应用之间建立了坚实桥梁。通过这些工作，实验室不仅培养了高素质的人才，也为推动我国大数据技术的发展做出了重要贡献。