导读

导读

海量、异构和混杂大数据的广泛存在与爆炸式增长给信息传输、存储、计算以及面向各种应用的数据处理技术提出了前所未有的挑战。如何突破传统研究方法的思维定式，研究和发展革命性的、可满足时代需求的大数据传输、存储、计算和处理的新方法和新技术是当前全球研究热点。2014年前后，国家自然科学基金委员会支持了一批大数据重点项目，产生了一批研究成果。本刊分两期，在“研究”栏目专门刊登这批项目中部分代表性成果，上期分享了大数据基础理论与方法方面的成果，本期重点关注大数据应用与分析方面的成果。

大数据的布局和大数据系统的评测是大数据得以更好地被理解和应用的基础。《面向图数据管理系统基准评测的知识图谱统计特征分析》研究表明现有图数据管理系统基准评测无法满足知识图谱管理的需要，并进一步展望了图数据管理系统基准评测的需求和发展。《面向大规模图数据的并行图布局算法》针对海量图数据的可视化设计了高效的并行图布局算法，在布局质量降低可容忍的情况下，有效提升了布局速度。

大数据的广泛应用将促成大数据的大发展。《基因表达谱大数据在抗癌药物研发中的应用》介绍了基于细胞扰动表达谱的大数据分析方法，并总结了其在抗癌药物研发中的应用。《跨社交媒体网络大数据下的用户建模》以用户为桥梁对多源数据进行关联挖掘，并应用于跨社交媒体网络用户人口属性建模、兴趣建模及个性化服务中。《卫星影像大数据情报分析与应用》总结了基于卫星影像大数据的潜在价值分析与应用，并提出了下一步可能的技术突破途径和未来的发展方向。《基于深度学习的光学遥感机场与飞行器目标识别技术》实现了“大范围、小目标”的实时识别，可以在秒级时间得到比传统方法更高的识别精度。

客座编辑

武永卫，男，博士，清华大学计算机科学与技术系教授。

刘克，男，博士，国家自然科学基金委员会信息科学部二处（计算机学科）处长。