合肥工業(yè)大學(xué)：大數(shù)據(jù)模型下載量排名持續(xù)領(lǐng)先

據(jù)IEEE（電氣和電子工程師協(xié)會(huì)）電子圖書館的數(shù)據(jù)顯示，由合肥工業(yè)大學(xué)“多源海量動(dòng)態(tài)信息處理”教育部創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)學(xué)術(shù)帶頭人吳信東教授領(lǐng)銜，發(fā)表在國際頂級(jí)期刊《IEEETKDE》2014年第1期，題為“DataMiningwithBigData”的學(xué)術(shù)論文，已經(jīng)連續(xù)十四個(gè)月在IEEE電子圖書館被下載次數(shù)排全球第一。

IEEETKDE在2014年度的影響因子為1.815，是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最具影響力的一份國際學(xué)術(shù)期刊。排名第一的下載量反映了該文在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域正在產(chǎn)生廣泛的學(xué)術(shù)影響。

預(yù)計(jì)到2020年，全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍，人們面臨著前所未有的“認(rèn)知過載”和“學(xué)習(xí)迷航”新挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)挖掘則是指在海量、異構(gòu)、自主的多源信息數(shù)據(jù)中探索數(shù)據(jù)之間復(fù)雜、演化的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，以知識(shí)獲取、加工與服務(wù)為主線，高效地獲得隱含的、先前未知的系統(tǒng)化知識(shí)，最終將多源分散的信息轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)、有效、可用的知識(shí)服務(wù)。

備注：數(shù)據(jù)僅供參考，不作為投資依據(jù)。