吴信东　　何进　　陆汝钤　　郑南宁

从大数据到大知识：HACE+BigKE

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大数据面向异构自治的多源海量数据，旨在挖掘数据间复杂且演化的关联.随着数据采集存储和互联网技术的发展，大数据分析和应用已成为各行各业的研发热点.本文从大数据的本质特征开始，评述现有的几种大数据模型，包括5V，5R，4P 和HACE定理，同时从知识建模的角度，介绍一种大数据知识工程模型BigKE来生成大知识，并对大知识的前景进行展望.

大数据，知识挖掘，异构，碎片化知识，在线学习

引用格式吴信东，何进，陆汝钤，郑南宁.从大数据到大知识:HACE+BigKE.自动化学报，2016，42（7）:965-982

随着互联网的不断发展，我们可以收集和获取的数据以不可预计的速度增长.尽管数据的收集、存储和处理技术还在不断进步并日趋成熟，但基于如此复杂的数据背景，我们仍然面临着许多分析和处理数据的问题与挑战.因此，大数据的分析及其应用成为了一大科研热点.对大数据的本质特征的概括始于2001年美国高德纳公司（Gartner Group）的分析师Laney等提出的3V特征［1］.之后IT业界的科技大厂IBM对其进行了应用并加以扩充，获得了4V或5V：包括了大数据巨大的数据量（Volume）、快速的分析和处理速度（Velocity）、多样化的数据种类和数据来源（Variety）、对商业领域巨大的价值（Value）和其隐藏知识的真实性（Veracity）［2］.大数据广阔的应用背景，使其不仅在科研领域，乃至于在商业、政治、经济、医疗和文化等多领域内，都在引发和领导一场变革.

在网络2.0时代，用户已经从被……