摘要
摘要：高度信息化的发展使得数据量呈现指数级增长趋势，一方面海量的数据资源隐藏着大量有价值的信息，通过分析、挖掘、整合能够形成更深层次认知的知识，提高决策水平。另一方面在信息洪流的冲击下，人们一味被动接受大量碎片化信息，客观上缺乏对完整知识体系的系统探索与理解。因此，如何在巨量且分散的大数据中挖掘潜在有用信息，并且对信息有效利用实现知识高效输出，从而针对社会领域问题进行科学智能信息决策，在当今信息时代尤为迫切重要。本文主要以知识图谱技术为核心，从Hadoop分布式并行数据存储，基于粒计算的关联规则挖掘方法等方面阐述，构建以大数据驱动的信息深度挖掘和知识提取自动化模型，为大数据场景下的碎片化信息困扰提供解决思路。
出版日期
2023年10月27日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
