大数据下系统行为的智能分析研究

所属科学技术领域：数据挖掘与人工智能。

主要科技内容： 作为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命，大数据得到了世界各国的高度重视。各国政府均从国家战略层面推出了大数据分析的研究规划。大数据分析的前沿研究方向主要包括大数据的融合管理、高效查询和趋势预测等。

该项目以推动中国大数据智能处理的理论研究和实际应用为目标，研究大数据下系统行为的智能分析所涉及的关键技术：

1. Web用户行为分析与电子商务推荐研究：

   • 包括Web使用挖掘、基于RFM模型和协同过滤的电子商务推荐机制的研究。

2. 事件流的模式挖掘与趋势预测研究：

   • 包括事件流频繁情节挖掘、无冗余情节规则抽取和未来趋势预测的研究。

3. 高速网络流的网络行为特征研究：

   • 包括峰值流量的网络行为特征分析和博弈论在异构的多接入网络选择的研究。

主要科技成果： - 项目组成员已发表学术论文39篇，其中14篇论文被EI收录，14篇论文他引总次数40。 - 项目组成员应邀参加ICDM 2010、ICDM 2011、IJCNN 2012等CCF推荐的国际重要学术会议并作大会论文报告。 - 该项目的研究得到8项省部级以上基金项目的资助： - 国家自然科学基金项目“面向Web社会网络的查询处理关键技术研究”(61003001) - 国家自然科学基金项目“基于MapReduce的快速查询和分析关键技术的研究”(61103009) - 国家自然科学基金项目“基于POMPD的个性化营销资源动态分配建模与证研究”(70871057) - 国家自然科学基金项目“基于量子逻辑的不确定性计算模型及其应用研究”(11401361) - 教育部人文社会科学研究项目“基于大众标注集体智慧的网络群体事件主题分类研究”(10YJAZH069) - 江苏省自然科学基金项目“事件流模式挖掘的关键技术研究”(BK20141307) - 江苏省第九批“六大人才高峰”资助项目“网络化集体智慧及其在群体事件预警中的应用研究”(XXRJ-013) - 中国博士后基金项目“状态转换系统的格值等价验证方法研究”(2014M552408)

所属科学技术领域：数据挖掘与人工智能。主要科技内容：作为继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命，大数据得到了世界各国的高度重视，各国政府均从国家战略层面推出了大数据分析的研究规划。大数据分析的前沿研究方向主要包括大数据的融合管理、高效查询和趋势预测等。该项目以推动中国大数据智能处理的理论研究和实际应用，研究大数据下系统行为的智能分析所涉及的如下关键技术：Web用户行为分析与电子商务推荐研究，包括Web使用挖掘、基于RFM模型和协同过滤的电子商务推荐机制的研究。事件流的模式挖掘与趋势预测研究，包括事件流频繁情节挖掘、无冗余情节规则抽取和未来趋势预测的研究。高速网络流的网络行为特征研究，包括峰值流量的网络行为特征分析和博弈论在异构的多接入网络选择的研究。主要科技成果：该项目组成员已发表学术论文39篇，其中14篇论文被EI收录，14篇论文他引总次数40。项目组成员应邀参加ICDM 2010、ICDM 2011、IJCNN 2012等CCF推荐的国际重要学术会议并作大会论文报告。该项目的研究得到8项省部级以上基金项目的资助：国家自然科学基金项目“面向Web社会网络的查询处理关键技术研究”(61003001)。国家自然科学基金项目“基于MapReduce的快速查询和分析关键技术的研究”(61103009)。国家自然科学基金项目“基于POMPD的个性化营销资源动态分配建模与证研究”(70871057)。国家自然科学基金项目“基于量子逻辑的不确定性计算模型及其应用研究”(11401361)。教育部人文社会科学研究项目“基于大众标注集体智慧的网络群体事件主题分类研究”(10YJAZH069)。江苏省自然科学基金项目“事件流模式挖掘的关键技术研究”(BK20141307)。江苏省第九批“六大人才高峰”资助项目“网络化集体智慧及其在群体事件预警中的应用研究”(XXRJ-013)。中国博士后基金项目“状态转换系统的格值等价验证方法研究”(2014M552408)。