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Erschienen in: Annals of Data Science 4/2015

01.12.2015

Exploring Big Data Analysis: Fundamental Scientific Problems

verfasst von: Zongben Xu, Yong Shi

Erschienen in: Annals of Data Science | Ausgabe 4/2015

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Abstract

Although Big Data has been one of most popular topics since last several years, how to effectively conduct Big Data analysis is a big challenge for every field. This paper tries to address some fundamental scientific problems in Big Data analysis, such as opportunities, challenges, and difficulties encountered in the analysis. The challenges rise from multiple domains that include how Management Science influences data acquisition and data management, Information Science for data access and processing, Mathematics and Statistics for data understanding and Engineering for data applications. The paper outlines six open research problems on Big Data. It also reports some advances on current Big Data research, particularly in high-dimensional data and non-structured data processing. Finally, remarks on how to develop a Big Data algorithm are provided.
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Literatur
1.
Laney D (2001) 3D data management: controlling data volume, velocity, and variety. MetaGroup, Stamford
2.
3.
4.
5.
XSSC (2013) Report on the 462nd session: data science and Big Data. In: Xingshan science conferences, May 29–31. Chinese Academy of Sciences, Beijing
6.
Shi Y (2014) Big Data: history, current status, and challenges going forward. Bridge 44(4):6–11
7.
Laudon KC, Laudon JP (2012) Management information systems. Pearson, Upper Saddle River
8.
Shi Y, Zhang LL, Tain YJ, Li XS (2015) Intelligent knowledge: a study beyond data mining. Springer, New York CrossRef
9.
10.
Kriegel HP, Kröger P, Renz M, Wurst S (2005) A generic framework for efficient subspace clustering of high-dimensional data. In: IEEE international conference on data mining (ICDM), Houston, pp. 205–257
11.
Donoho DL (2006) For most large underdetermined systems of linear equations the minimal L1-norm solution is also the sparsest solution. Commun Pure Appl Math 56(6):797–829 CrossRef
12.
Wang Y, Chang X, Li R, Xu Z (2013) Sparse K-means with \(\text{Lq} (0 \le \text{ q } < 1)\) constrain for high-dimensional data clustering. In: IEEE international conference on data mining, Dallas
13.
14.
Kleiner A, Talwalkar A, Sarkar P (2012) The Big Data bootstrap. In: The 29th international conference on machine learning, Edinburgh, Scotland, UK
15.
Xu Z, Leung KS, Liang Y, Leung Y (2003) Efficiency speed-up strategies for evolutionary computation: fundamentals and fast-Gas. Appl Math Comput 142(2,3):341–388 CrossRef
16.
Zheng Y, Zhang C, Xie W, Xie X, Sun G, Huang Y (2010) T-Drive: driving directions based on taxi trajectories. In: ACM SIGSPATIAL GIS
17.
Xu ZB (2010) Data modeling: visual psychology approach and L(1/2) regularization theory. In: Proceedings of the international congress of mathematicians, Hyderabad, India
18.
Xu ZB, Chang X, Xu F, Zhang H (2012) L(1/2) regularization: a thresholding representation theory and a fast solver. IEEE Neural Netw Learn Syst 23(7):1013–1027 CrossRef
19.
Zeng J, Lin S, Wang Y, Xu ZB (2014) L(1/2) regularization: convergence of iterative half thresholding algorithm. IEEE Trans Signal Process 62(9):2317–2329 CrossRef
20.
Chang X, Xu C (2014) Feasibility of distributed regression for BigData. In: Workshop on new learning frameworks and models for Big Data, ICML 2014
21.
Leung Y, Zhang JS, Xu Z (2000) Clustering by scale-space filtering. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 22(12):1396–1410 CrossRef
22.
Witkin A (1983) Scale space filtering. In: Proceedings of the international joint conference on artificial intelligence
23.
Perona P, Malik J (1990) Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 12(7):629–639 CrossRef
Metadaten
Titel
Exploring Big Data Analysis: Fundamental Scientific Problems
verfasst von
Zongben Xu
Yong Shi
Publikationsdatum
01.12.2015
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Annals of Data Science / Ausgabe 4/2015
Print ISSN: 2198-5804
Elektronische ISSN: 2198-5812
DOI
https://doi.org/10.1007/s40745-015-0063-7

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