[00314122]大规模异质数据采集、管理与智能化服务关键技术及应
交易价格：
面议
类型：
非专利
技术成熟度：
已有样品
交易方式：
完全转让
联系人：
国网大武口公司
所在地：宁夏回族自治区石嘴山市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
该项目属信息技术领域。随着“大数据”、“工业4.0”等技术的推进，各行业的数据规模和复杂程度都在快速增长。该项目针对企业在信息化建设过程中，涉及的大规模异质数据采集、管理与服务等方面的棘手问题，重点依托国家科技支撑计划等项目，通过大范围、多部门的产学研协同攻关和全方位集成示范，形成了涵盖数据分布式采集、规范化管理、智能分析、个性化推荐等在内的创新性成果，突破了数据从来源、管理到应用全生命周期所面临的技术瓶颈。具体来说，项目主要创新成果如下：大规模异质数据管理技术。针对多维结构数据，提出基于层次联合代理编码的存储方法，并构造位图连接索引来降低连接和聚集代价；针对非结构化数据，提出了图结构数据的极小路径存储方法和图结构数据的索引技术；针对元数据管理过程中存在的表示形式不灵活、检索效率低等缺点，提出了元数据分布式管理和检索技术；在数据管理的物理层面，实现了底层数据资源的虚拟化弹性管理，优化了数据管理的基础架构。大规模异质数据的分布式采集技术。在无线传感网的数据采集方面，针对采集点分散、采集时间严格等特点，提出了高覆盖性的无线传感网协议、高可靠性的故障检测机制以及高稳定性的无线传感网信息传输技术；在互联网空间的数据采集方面，研发了基于map-reduce的分布式数据采集技术，解决了采集过程中节点过载和数据同步等技术难题。面向服务的智能数据分析技术。为了提高智能数据分析的效率和质量，将分析模型封装为web服务，并提出了基于效用评估的分析服务选择技术；围绕分析服务数量和能力有限问题，提出了开放式网络环境中多分析服务智能协作技术；针对大数据环境，提出了分析精度与代价间的平衡技术，在用户可接受的分析结果近似值下，显著降低数据分析的时间开销。融合社交网络信息的个性化推荐技术。面向企业大规模社交网络平台，提出了基于拓扑势场中节点位置分析的隐性用户群组发现方法；针对传统评分策略不能准确反映需求偏好问题，提出了集成用户和物品社交信息的对级排序学习推荐技术，同时基于随机游走策略来提高社交网络环境下个性化推荐的质量。
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