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

發(fā)布時間:2015-03-24 09:24 編輯:姜戎 來源:互聯(lián)網
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據(jù)IEEE(電氣和電子工程師協(xié)會)電子圖書館的數(shù)據(jù)顯示,由合肥工業(yè)大學“多源海量動態(tài)信息處理”教育部創(chuàng)新團隊學術帶頭人吳信東教授領銜,發(fā)表在國際頂級期刊《IEEETKDE》2014年第1期,題為“DataMiningwithBigData

據(jù)IEEE(電氣和電子工程師協(xié)會)電子圖書館的數(shù)據(jù)顯示,由合肥工業(yè)大學“多源海量動態(tài)信息處理”教育部創(chuàng)新團隊學術帶頭人吳信東教授領銜,發(fā)表在國際頂級期刊《IEEETKDE》2014年第1期,題為“DataMiningwithBigData”的學術論文,已經連續(xù)十四個月在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)挖掘領域最具影響力的一份國際學術期刊。排名第一的下載量反映了該文在大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘領域正在產生廣泛的學術影響。

預計到2020年,全世界所產生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達到今天的44倍,人們面臨著前所未有的“認知過載”和“學習迷航”新挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)挖掘則是指在海量、異構、自主的多源信息數(shù)據(jù)中探索數(shù)據(jù)之間復雜、演化的內在關聯(lián),以知識獲取、加工與服務為主線,高效地獲得隱含的、先前未知的系統(tǒng)化知識,最終將多源分散的信息轉化為實時、有效、可用的知識服務。

備注:數(shù)據(jù)僅供參考,不作為投資依據(jù)。

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