网络大数据：挑战、机遇与前沿探索

"这篇学术论文由靳小龙、程学旗和王元卓共同撰写，发表在《计算机学报》第36卷第6期，探讨了网络大数据的现状和未来发展趋势。文章受到多项国家级科研项目的资助，包括国家自然科学基金重点项目和面上项目，以及973项目等，涉及社会计算、网络行为分析和信息安全等多个研究领域。" 网络大数据是当前信息技术领域的一个重要议题，它涵盖了互联网上由人、机器和物体三元世界互动所产生的大量数据。这些数据不仅规模庞大，而且复杂度极高，其增长速度远超传统的硬件性能提升速度，这给现有的信息技术架构和处理能力带来了严峻挑战。摩尔定律似乎无法再有效地预测这种数据爆炸式增长的需求。 面对这一挑战，网络大数据的研究旨在揭示其内在的共性规律，发展定性与定量的分析理论和方法。文章指出，网络大数据的复杂性、不确定性和涌现性是研究中亟待解决的关键问题。复杂性体现在数据的多样性和关联性；不确定性则源于数据收集的不完整性、噪声以及动态变化；涌现性则意味着大数据中可能隐藏着未被发现的模式和结构。 文章深入分析了网络空间感知与数据表示、大数据的存储与管理、数据挖掘和社会化计算，以及数据平台系统与应用等关键领域的现状和问题。网络空间感知强调如何有效捕获和理解网络环境中的信息；大数据存储与管理则关注如何设计高效的数据存储和检索策略；大数据挖掘是寻找隐藏在海量数据中的有价值信息的过程；社会化计算则探讨如何利用社会网络进行信息处理和决策。 此外，论文还讨论了大数据科学的新兴趋势，包括数据计算的新模式和新范式，以及新型的信息技术基础设施。在这些新的计算模式下，数据处理将更加智能化和自动化。同时，数据安全和隐私保护成为大数据时代的重要议题，需要在利用数据价值的同时，确保个人和组织的数据隐私不受侵犯。 这篇论文为理解网络大数据的现状提供了全面的视角，并对未来的研究方向提出了展望，对于从事大数据研究、开发和应用的科技工作者具有重要的参考价值。