大数据环境下的信息分析
文章参考了国内外的相关文献,总结了在此背景下信息管理中信息分析在大数据环境下面临的挑战以及解决对策, 在大数据环境下简单的机器学习模型会比复杂信息分析方法更加有效。比如说，在很多的大数据应用中最简单的线性模型得到大量使用。而最近深度学习的惊人进展促使人类也许到了要重新思考这个观点的时候。简而言之，在大数据情况下也许只有比较复杂的模型或者说表达能力强的模型才能够充分发掘海量数据中蕴藏的丰富信息。现在到了需要重新思考“大数据+简单模型”的时候。运用更强大的深度模型也许能从大数据中发掘出更多的有价值的信息和知识。大数据环境下信息分析可使用机器学习、深度学习占领是制高点，揭示海量数据里承载的复杂而丰富的信息，对未来或未知事件做更精准的预测。如地理信息系统中大量的地图信息的提取都和图片有关，是非结构化的数据，只有利用机器学习、深度学习中的相应算法进行分析，提取相应的特征，完成信息分析。
信息分析 思维方式 大数据
蒋合领 杨安
湖北武汉 华中师范大学信息管理学院
国内会议
第五届全国情报学博士生学术论坛暨2015中国信息资源管理论坛
北京
中文
1-15
2015-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）