專題：大數據創新實踐

導讀：

近幾年，在各類學術期刊中，關于大數據先進理念、關鍵技術和核心算法的討論越來越多。“陣法”越來越復雜，“刀劍”越來越鋒利，但是對于怎么“殺豬砍牛”甚至“斬虎屠龍”，報道得反而比較少。本期“大數據創新實踐”專題就是希望通過幾個詳細的案例，讓讀者看到大數據在不同應用場景產生創新價值的出發點、方法論和成果，使讀者不會再覺得大數據創新是一件遙遠而縹緲的事情。

李廣等人的論文《結合深度學習的工業大數據應用研究》介紹大數據在工業領域的應用。大數據和智能制造的結合是一個巨大的方向，作者從刀具磨損情況定量刻畫和斷刀異常檢測這個非常具體的問題切入，巧妙地運用深度學習技術，精細刻畫磨損程度，精確檢測異常斷刀，從而大幅度降低成本，提升品質。同時也給出了一個非常有代表性的把深度學習應用于時間序列的方法。

劉楚楚等人的論文《基于公開數據的特殊人群在線活動特征挖掘》關注的是艾滋病患者和男同性戀者的活動規律和心理狀態。通過分析百度貼吧的文本數據，得到了很多深刻的洞見。由于可控實驗和問卷不一定反映受訪者內心真實的想法，而本文使用的是公開的非受控數據，減小了受訪對象在問卷回答中的偏差。這種非控制條件下的大數據分析可能會成為社會學、經濟學和心理學研究的重要方法論。

耿嶼等人的論文《基于社會化大數據的音樂文化研究進展》關注的是音樂文化研究。作者指出，一系列音樂社區和社交網站的出現，使得通過數據分析對音樂文化感知、音樂文化社會學和音樂文化傳播學進行定量化或半定量化的研究成為可能。讀完這篇綜述，相信很多讀者會躍躍欲試，想要對自己喜歡的音樂做一番研究分析。

周濤等人的論文《利用網絡數據預測企業失信行為》研究了一個典型的金融問題—— 企業失信預測。作者分析了400多萬家企業，其中包括26家有失信行為的企業。這篇文章最重要的發現就是企業的失信行為也具有網絡效應。基于這種思想，把網絡特征放入預測模型中，預測的精度可以大幅度提升。當然，在實際應用中要考慮的數據還不止于此，所用的模型也更加復雜，作者選擇了一個最簡單的例子把最重要的思想展示出來。

研究社交網絡信息傳播的論文多如牛毛，但是秦爍等人的論文《在線社交媒體信息冗余現象建模與實證研究》切入點非常有趣，關注的是微博、微信等平臺中熱點信息重復推送和轉發形成的“數據窒息”現象。除了分析了節點收到冗余信息的概率以及影響這個概率的各種原因之外，作者還從營銷的角度探討了信息冗余在廣告推廣和產品營銷方面的意義，提出了基于信息冗余的定點投放策略，可以很好地實現信息大范圍的覆蓋。

本專題的第一篇和第四篇論文已經產生了實際的商業價值，希望讀者能夠從中看到大數據的巨大潛力。

專題策劃人

周濤（19 82-），男，電子科技大學教授，主要從事統計物理與復雜性方面的研究。在《Physics Reports》《PNAS》《Nature Communications》等國際?SCI期刊發表學術論文300 余篇，引用20 000 余次，H指數為68。2009 年獲教育部自然科學獎一等獎，2011年獲第十二屆中國青年科技獎，2014 年起，歷年入選Elesvier最具國際影響力中國科學家名單（物理天文類）。2015 年當選第十二屆中華全國青年聯合會常務委員，并擔任科學技術界別工作委員會副主任。2015年當選全國十大科技創新人物。2017年獲全國創新爭先獎。2018年起任四川省政協常務委員。

《大數據》期刊

《大數據（Big?Data?Research，BDR）》雙月刊是由中華人民共和國工業和信息化部主管，人民郵電出版社主辦，中國計算機學會大數據專家委員會學術指導，北京信通傳媒有限責任公司出版的科技期刊。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的专题导读：大数据创新实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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