大数据网络传播模型和算法
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丛书总序

大数据、人工智能、云计算、物联网、移动互联网和产业互联网等成为新一代信息技术的特征,其中大数据与上述技术和应用都有密切关系。大数据来自于移动互联网、产业互联网和物联网等,其存储需要云计算,其挖掘依靠人工智能,而人工智能也有赖于大数据的支撑,大数据是产业互联网的重要基础。大数据不仅可以用于社会的精细化管理,更好地服务民生,大数据产业也将形成信息产业新的分支,其间接的产业影响将更大。可以说,大数据是数字经济的重要支柱。

很多国家都将大数据作为新时期的国家发展战略。2015年,国务院印发大数据发展的首个权威性、系统性文件《促进大数据发展行动纲要》,2016年国家发展和改革委员会批复了13个大数据领域的国家工程实验室,我国一些省市也纷纷制定大数据发展战略与规划。当前,我国在大数据共享开放、大数据资源开发、大数据技术研发、大数据挖掘应用、大数据产业培育、大数据安全管理、大数据人才培养和大数据法规研究等方面全面部署,为我国实现供给侧结构性改革,促进产业升级和转型,提升国家竞争力,争取在国际领域的话语权和实现跨越式发展起到了不可或缺的作用。

然而,我国的大数据发展也面临一些亟待解决的问题,例如基础研究薄弱、创新能力不强、产业链条缺口、数据资源封闭、法律法规滞后、数据安全不力、数据人才短缺和数据设施布局不合理及利用率不高等。为了使我国的大数据应用与产业可持续健康发展,需要多管齐下,其中普及大数据科学是重要的一环。为此,《学术中国·大数据》丛书编委会组织多个大数据领域优秀的研究团队的专家,基于国家“973”计划、“863”计划、国家自然科学基金、国家重点研究计划等科研项目的创新研究成果和国内外大数据应用的成功实践,编写了这套丛书,内容涵盖大数据存储、数据管理、数据挖掘、分析平台、优化算法等核心技术领域。

本丛书的出版对传播大数据科学知识、推动大数据的学术探讨、鼓励大数据领域的产学研用协同创新、促进大数据标准化研究、加快大数据核心技术研发、培训大数据技术人才、引导大数据应用与产业化发展以及完善大数据有关的制度建设,都将起到积极作用。

2017年12月