网络科学的发展新动力:大数据与众包

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网络科学的发展新动力:大数据与众包

许小可, 刘肖凡

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许小可, 刘肖凡. 网络科学的发展新动力:大数据与众包[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 802-805. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

引用本文:

许小可, 刘肖凡. 网络科学的发展新动力:大数据与众包[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 802-805. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

XU Xiao-ke, LIU Xiao-fan. New Driving Forces of Network Science: Big Data and Crowd Sourcing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(6): 802-805. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

Citation:

XU Xiao-ke, LIU Xiao-fan. New Driving Forces of Network Science: Big Data and Crowd Sourcing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(6): 802-805. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

网络科学的发展新动力:大数据与众包

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

许小可¹,
刘肖凡²

1.
大连民族学院信息与通信工程学院辽宁大连 116600;
2.
东南大学计算机科学与工程学院南京 211189

基金项目:

国家自然科学基金(61004104,61374170,61304167);中央高校基本科研业务费专项基金(DC120101132,DC13010215)

作者简介:
许小可(1979-),男,教授,主要从事非线性时间序列分析和复杂网络方面的研究.

中图分类号: N94

New Driving Forces of Network Science: Big Data and Crowd Sourcing

XU Xiao-ke¹,
LIU Xiao-fan²

1.
College of Information and Communication Engineering,Dalian Nationalities University Dalian Liaoning 116600;
2.
School of Computer Science and Engineering,Southeast University Nanjing 211189

摘要: 大数据时代的来临给网络科学带来了新的发展机遇,但如何处理海量数据也成为网络科学领域面临的严峻挑战.与大数据时代同时到来的,是近年来兴起的众包项目模式.公开竞赛和数据公开等众包形式,已成为解决数据领域问题非常流行的方法.该文概述了海量数据和众包模式在多个方面对网络科学发展的促进作用,并详细介绍了2013年首届阿里数据平台创新大赛的竞赛流程和本团队的获奖成果.在众包模式的驱动下,人们期待以大数据处理为中心的数据科学和网络科学相辅相成、共同发展.
- 大数据 /
- 复杂网络 /
- 众包 /
- 网络科学
Abstract: The era of big data has brought big opportunities to network science, yet the study of network science is also facing big challenges of processing huge amount of data. Meanwhile, a new project outsourcing model, the crowd-sourcing model, has been widely applied recently to solving data related problems. This paper presents a brief introduction to the new driving forces of network science: big data and crowd-sourcing model. We also review the 2013 Alibaba data platform innovation competition as well as our award-winning work. We expect that driven by the crowd-sourcing model, data science, which deals with big data processing techniques, shall evolve together with network science into a prosperous future.
- big data /
- complex networks /
- crowd sourcing /
- network science

[1]	聂敏, 罗炜敏, 邓辉, 王伟, 夏虎, 周涛. 高校学生心理健康情况对其社交网络结构的影响研究 . 电子科技大学学报, 2021, 50(2): 317-320. doi: 10.12178/1001-0548.2020032
[2]	邢玲, 邓凯凯, 吴红海, 谢萍. 复杂网络视角下跨社交网络用户身份识别研究综述 . 电子科技大学学报, 2020, 49(6): 905-917. doi: 10.12178/1001-0548.2019182
[3]	汪小帆. 无标度网络研究纷争：回顾与评述 . 电子科技大学学报, 2020, 49(4): 499-510. doi: 10.12178/1001-0548.2020274
[4]	赵紫娟, 李小珂, 郭强, 杨凯, 刘建国. 基于LDA的复杂网络整体研究态势主题分析 . 电子科技大学学报, 2019, 48(6): 931-938. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.06.019
[5]	邵鹏, 胡平. 复杂网络特殊用户对群体观点演化的影响 . 电子科技大学学报, 2019, 48(4): 604-612. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.04.019
[6]	吴宗柠, 樊瑛. 复杂网络视角下国际贸易研究综述 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 469-480. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.023
[7]	王璞, 谭倩, 徐仲之, 鲁恒宇, 林涛. 城市公交网络运行演化分析与瓶颈甄别 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 455-461. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.021
[8]	顾亦然, 朱梓嫣. 基于LeaderRank和节点相似度的复杂网络重要节点排序算法 . 电子科技大学学报, 2017, 46(2): 441-448. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.020
[9]	史定华. 网络科学中的互联网加——理念、评述和展望 . 电子科技大学学报, 2016, 45(4): 616-624. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.04.014
[10]	苟智坚, 范明钰, 王光卫. 复杂网络中无信任边界限制的连续观点演化研究 . 电子科技大学学报, 2015, 44(5): 749-756. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.05.019
[11]	尚可可, 许小可. 基于置乱算法的复杂网络零模型构造及其应用 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 7-20. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.002
[12]	汤蓉, 唐常杰, 徐开阔, 杨宁. 基于局部聚合的复杂网络自动聚簇算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(3): 329-335. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.03.002
[13]	周涛, 张子柯, 陈关荣, 汪小帆, 史定华, 狄增如, 樊瑛, 方锦清, 韩筱璞, 刘建国, 刘润然, 刘宗华, 陆君安, 吕金虎, 吕琳媛, 荣智海, 汪秉宏, 许小可, 章忠志. 复杂网络研究的机遇与挑战 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 1-5. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.001
[14]	唐雪飞, 杨陈皓, 牛新征. 复杂网络链路危险度预测模型研究 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 442-447. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.024
[15]	王伟, 杨慧, 龚凯, 唐明, 都永海. 复杂网络上的局域免疫研究 . 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 817-830.
[16]	张昌利, 龚建国, 闫茂德. 基于复杂网络的社会化标签语义相似度分析 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 642-648. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.05.001
[17]	陈娟, 陆君安. 复杂网络中尺度研究揭开网络同步化过程 . 电子科技大学学报, 2012, 41(1): 8-16. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.01.002
[18]	张昊, 陈超, 王长春. 基于空穴理论的复杂网络传染病传播控制 . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 491-496.
[19]	吕琳媛. 复杂网络链路预测 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 651-661. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.002
[20]	汪小帆, 刘亚冰. 复杂网络中的社团结构算法综述 . 电子科技大学学报, 2009, 38(5): 537-543. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.05.007

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网络科学的发展新动力:大数据与众包

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

许小可¹,
刘肖凡²

1. 大连民族学院信息与通信工程学院辽宁大连 116600;

2. 东南大学计算机科学与工程学院南京 211189

基金项目:

国家自然科学基金(61004104,61374170,61304167);中央高校基本科研业务费专项基金(DC120101132,DC13010215)

作者简介:
许小可(1979-),男,教授,主要从事非线性时间序列分析和复杂网络方面的研究.

收稿日期: 2013-10-15
修回日期: 2013-11-11
刊出日期: 2013-12-15

中图分类号: N94

关键词:

摘要: 大数据时代的来临给网络科学带来了新的发展机遇,但如何处理海量数据也成为网络科学领域面临的严峻挑战.与大数据时代同时到来的,是近年来兴起的众包项目模式.公开竞赛和数据公开等众包形式,已成为解决数据领域问题非常流行的方法.该文概述了海量数据和众包模式在多个方面对网络科学发展的促进作用,并详细介绍了2013年首届阿里数据平台创新大赛的竞赛流程和本团队的获奖成果.在众包模式的驱动下,人们期待以大数据处理为中心的数据科学和网络科学相辅相成、共同发展.

English Abstract

许小可, 刘肖凡. 网络科学的发展新动力:大数据与众包[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 802-805. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

引用本文:

许小可, 刘肖凡. 网络科学的发展新动力:大数据与众包[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(6): 802-805. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

XU Xiao-ke, LIU Xiao-fan. New Driving Forces of Network Science: Big Data and Crowd Sourcing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(6): 802-805. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

Citation:

XU Xiao-ke, LIU Xiao-fan. New Driving Forces of Network Science: Big Data and Crowd Sourcing[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(6): 802-805. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.06.001

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