9、大数据分析：现状、技术与应用

大数据分析：现状、技术与应用

1. 大数据分析概述

大数据分析在当今各行业中发挥着至关重要的作用。在考虑大数据应用时，我们需要明确哪些数据提取是有价值的，以及这些输出如何应用于日常运营。然而，实施大数据分析的成本是采用大数据技术的一个商业障碍。同时，匿名性、隐私和数据保护是大数据技术跨行业的重要要求。

当前，行业正在应用大规模机器学习和其他算法来分析海量数据集，并结合复杂事件处理和流处理进行实时分析。以下是大数据分析涉及的一些主要技术领域：
- 大规模：推理、基准测试和机器学习
- 流数据处理
- 链接数据和语义方法在大数据分析中的应用

2. 大规模：推理、基准测试和机器学习

2.1 大规模推理

在语义网背景下所倡导的推理，由于可扩展性问题，目前无法满足大数据的需求。推理基于一些原则，如合理性和完整性，但这些与实际的网络数据特征相差甚远，网络数据往往是矛盾、不完整且规模巨大的。

为克服网络规模推理的问题，目前的先进方法提出将推理和信息检索方法（基于搜索技术）相结合。例如，通过从不完全和近似推理的角度来处理数据。同时，基于大型文本集合中单词共现模式自动构建的语义模型（分布语义模型）可以支持对结构化数据的查询和推理。

在存储系统方面，索引技术和检索策略对于可扩展性至关重要。例如，在线（反向）推理和离线（正向）推理之间的权衡是需要考虑的因素。LarKC 项目是处理大规模可扩展推理系统和技术的旗舰项目，它利用语义技术来解决相关问题。

2.2 大规模存储库的基准测试

大规模语义数据处理领域的基准测试尚处于起步阶段。Linked D