10、大数据分析：技术、趋势与应用案例

大数据分析：技术、趋势与应用案例

1. 语义技术与通信模式

语义技术能够促进通信抽象，提高自动化程度并减少总体工作量。受Mika（2005）工作的启发，可以定义适用于社交网络需求的电子通信工作流模式，例如在线通信的典型查询响应模式。同时，社交网络交互也备受关注，有研究者提出了“社交属性”的概念，它是具有特定含义的活动理论概念网络，代表着基于社会科学的关于动机、行为、组织和交互的知识。

此外，Rowe等人（2011）的工作引入了本体在用户活动建模中的应用，结合内容和情感，有助于识别通信问题中的模式，理解讨论动态，从而更有效地与社交网络中的公众互动。还有研究者提出了上下文感知工作流和社会协作过程的实现，旨在通过对相关参与者和人工制品进行建模，实现通信模式基础设施的适应性和个性化。

2. 大数据分析的未来需求

2.1 下一代大数据技术

当前的大数据技术，如Apache Hadoop，经过多年发展已成熟，并在各行业广泛应用。下一代大数据技术应满足以下需求：
- 处理互联网增长 ：随着更多用户上网，需处理更大的数据量。
- 处理复杂数据类型 ：如图形数据等复杂数据结构应能被轻松处理。
- 实时处理 ：流处理系统虽已出现，但仍需进一步发展。
- 并发数据处理 ：能同时处理大量数据，以应对大量用户。
- 多服务器和云环境中的动态服务编排 ：解决当前平台在云环境中的适用性和数据一致性问题。
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