标准大数据实践

1 绪论

1．1 背景

1．1．1 大数据应用蓬勃发展

1．1．2 大数据技术不断更新

1．1．3 标准信息化建设重要意义

1．2 存在问题

1．2．1 数据问题

1．2．2 架构问题

1．3 建设目的

1．3．1 解决标准长期保存问题

1．3．2 解决数据找不到问题

1．3．3 解决数据找不全问题

1．3．4 解决数据找不准问题

1．3．5 解决标准情况说不清问题

1．4 主要创新点

1．5 组织结构

2 保存标准

2．1 标准长期保存的重要意义和必要性

2．1．1 重要意义

2．1．2 必要性

2．2 标准长期保存实施方案

2．2．1 存在问题

2．2．2 长期保存升级改造目标

2．2．3 建设原则

2．2．4 设计方案

3 找到标准

3．1 基本概念

3．1．1 异构数据

3．1．2 异构数据系统

3．2 研究现状

3．3 关键技术

3．3．1 NosoL技术

3．3．2 动态实时的全文索引技术

3．4 系统架构与实践

3．4．1 系统架构

3．4．2 实践效果

4 找全内容

4．1 知识关联

4．1．1 国内外的研究与应用现状

4．1．2 知识关联概述

4．1．3 基于引文分析的知识关联揭示与应用

4．1．4 基于语义网的知识关联研究与实践

4．1．5 基于数据挖掘算法的知识关联研究与实践

4．1．6 知识关联可视化展现研究与应用

4．2 内容挖掘

4．2．1 国内外研究现状

4．2．2 关键技术

4．2．3 系统实现

5 找准内容

6 宏观分析