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大数据的复杂性度量

发布时间:2021-04-22

网络大数据使人们处理计算问题时获得了前所未有的大规模样本﹐但同时网络大数据也呈现出前所未有的复杂特征,不得不面对更加复杂的数据对象﹐其典型的特性是类型和模式多样,关联关系繁杂、质量良莠不齐。网络大数据内在的复杂性使得数据的感知、表达、理解和计算等多个环节面临着巨大的挑战,导致了传统全量数据计算模式下时空维度上计算复杂度的激增,很多传统的数据分析与挖掘任务如检索﹑主题发现、语义和情感分析等变得异常困难。然而目前﹐人们对网络大数据复杂性及其背后的物理意义缺乏理解﹐对网络大数据的分布与协作关联等规律认识不足,对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系缺乏深刻理解﹐加上缺少面向领域的大数据处理知识,极大地制约了人们对大数据高效计算模型和方法的设计能力。有鉴于此,如何量化定义大数据复杂性的本质特征及其外在度量指标,进而研究网络数据复杂性的内在机理是个重要的研究问题。

 


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