邓慧君 ,宋 君 ,朱 琳

(1.宁波大学 信息科学与工程学院,浙江 宁波 315211;2.宁波大学 机械工程与力学学院,浙江 宁波 315211)

一、引言

随着数字经济的发展,网络数据信息越来越丰富,数据驱动的业务岗位赋能的研究越来越受到产业和学者的重视,大数据分析的技术与方法成为科学研究与技术应用的热点。同时,基于互联大数据的社会新生态系统也正在逐步形成。国内外学者已经进行了较多的研究工作。Tony H(2009)[1]博士提出人类科学研究的“第四种范式”,即“数据探索”,用以指导和更新科学领域的研究。Boying Li等(2016)[2]便运用大数据技术对Amazon 网站的数据进行相关性分析,建立产品的评论数量、增长比率和产品销售量的相关关系。Gema Bello-Orgza 等(2016)[3]针对社会媒体大数据的快速增长,提出从数据融合和数据可视化两个方面来对其进行分析。Max Nathan 等(2015)[4]通过观测和模拟变量的组合,开发出了一种新型的文本挖掘技术。Hye-Chung Kum 等(2015)[5]引入了数据库知识发现和数据挖掘过程的概念,提出新型的知识发现和数据挖掘体系结构。Mohamed Abouelela 等(2015)[6]提出了迭代调度算法和K-short 路径算法,处理在数据密集型应用中出现的大型数据传输延迟现象。顾复等(2018)[7]针对产品生命周期评价难的问题,提出了透明公平的产品生命周期评价方法。张卫等(2019)[8]对制造服务的研究分析,提出了一种智能服务的模块化设计方法。任杉等(2018)[9]针对复杂产品生命周期数据呈现的大数据特性,提出一种生命周期大数据驱动的复杂产品智能制造服务新模式。李浩等(2018)[10]提出面向MC 的产品服务系统模块化设计框架,实现用户需求获取的规模化、快捷化及低成本。……