1、数据科学与网络工程的前沿探索

数据科学与网络工程的前沿探索

1. 数据科学与网络工程的发展背景

在过去几十年里，随着互联网视频监控、视频流、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）、移动数据流量、消费者视频点播（VoD）等的兴起，互联网用户数量迅速增长。与此同时，传感器和物联网（IoT）设备产生的数据量也在急剧增加。这就需要数据科学技术来处理和分析网络流量数据，以解决不同网络领域中的各种网络工程问题。

数据科学为快速处理网络设备产生的大量数据、发现其行为中的重复模式以及构建准确的模型以提高性能提供了方法。例如，在异常检测问题中，目标是检测输入数据与正常行为的偏差。数据科学是一个跨多个学科的领域，它结合了科学方法、流程、算法和系统来获取知识和开展工作。现代数据科学技术能够很好地解决上述网络工程问题，并且不仅局限于网络领域，还可用于社交媒体、营销、天气预报、医疗保健等不同领域的更好决策。

2. 相关研究领域与主题

2.1 计算智能

• 垃圾短信分类 ：研究人员对达罗毗荼语系语言的垃圾短信分类进行了手工特征评估，如E. Ramanujam等人的研究。
• 归一化流混合训练算法 ：Sebastian Ciobanu探讨了归一化流混合的训练算法。
• 基于面部表情的音乐推荐系统 ：Aman Singh等人利用深度学习开发了基于面部表情的音乐推荐系统。
• 销售预测的时间序列分析技术 ：Murugan Arunkumar等人探索了用于销售预测的时间序列分析技术。