面向大数据时代的简约计算研究

"大数据时代的简约计算" 大数据时代的简约计算是指在大数据环境下，如何对数据进行有效的存储、处理和分析，以满足未来创新型国家的核心战略能力需求。当前关于大数据的理论研究存在一些不足之处，如共性问题提炼、方法论框架和实时数据算法理论等方面。为了解决这些问题，研究人员将从大数据的三大特征“海量、实时、多样”出发，聚焦网络大数据这一对象，以数据复杂性的度量和约简作为主线，研究大数据在时间、空间和关联关系上的简约计算。 大数据简约计算的重要性体现在以下几个方面： 首先，大数据的存储和分析能力是未来创新型国家的核心战略能力。随着数据规模的不断增长，数据存储和分析的难度也在增加。因此，如何对大数据进行有效的存储和分析成为关键。 其次，大数据的理论研究存在一些不足之处，如共性问题提炼、方法论框架和实时数据算法理论等方面。解决这些问题对于大数据的发展具有重要意义。 最后，大数据简约计算可以帮助我们更好地理解和分析大数据，提高数据处理和分析的效率，从而推动大数据在各个领域的应用和发展。 大数据简约计算的研究方向包括： 1. 网络链路预测及推荐算法研究：研究如何对大数据进行预测和推荐，以提高数据处理和分析的效率。 2. 动态演化网络上的算法研究：研究如何在动态演化网络环境下对大数据进行处理和分析。 3. 网络小世界模型与信息传播研究：研究如何对大数据进行小世界模型分析和信息传播分析，以更好地理解大数据的特征和规律。 大数据简约计算的技术难点包括： 1. 数据复杂性：大数据的复杂性带来了数据处理和分析的难度。 2. 时间复杂性：大数据的处理和分析需要占用大量的时间和资源。 3. 空间复杂性：大数据的存储和管理需要占用大量的空间和资源。 4. 关联关系复杂性：大数据之间的关联关系复杂，需要对其进行有效的分析和处理。 大数据简约计算是解决大数据存储和分析难题的关键技术，旨在提高大数据处理和分析的效率，推动大数据在各个领域的应用和发展。