大數(shù)據(jù)平臺簡介大數(shù)據(jù)-知識圖譜-人工智能服務(wù)政府科學(xué)決策服務(wù)行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展同方知網(wǎng)2018-8-17段飛虎目錄01背景介紹0203功能設(shè)計總體設(shè)計04應(yīng)用場景1背景介紹熱點趨勢分析1、大數(shù)據(jù)仍然是熱點2、熱點從理論轉(zhuǎn)入應(yīng)用研究背景介紹大數(shù)據(jù)2.0時代：大數(shù)據(jù)進(jìn)入下半場，很多泡沫已經(jīng)破滅，目前大數(shù)據(jù)發(fā)展進(jìn)入價值變現(xiàn)階段，而變現(xiàn)的關(guān)鍵是技術(shù)能否嵌入到應(yīng)用場景中，利用大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)解決用戶面臨的痛點問題底層技術(shù)創(chuàng)新+應(yīng)用場景結(jié)合=數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)2總體設(shè)計總體設(shè)計3功能設(shè)計智能化技術(shù)業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)支撐服務(wù)人群CNKI知識資源大數(shù)據(jù)CNKI總庫、中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展大數(shù)據(jù)、行業(yè)知識庫、專家智能、碎片化大數(shù)據(jù)政府大數(shù)據(jù)電子政務(wù)數(shù)據(jù)、政策文件、教育數(shù)據(jù)、就業(yè)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、交通管理數(shù)據(jù)等機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)歷史成果整合、業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)自動匯聚互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)智能報告技術(shù)區(qū)塊鏈技術(shù)數(shù)據(jù)交換共享技術(shù)搜索引擎技術(shù)知識圖譜技術(shù)智能問答技術(shù)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)數(shù)據(jù)融合交換共享城市智能運營大數(shù)據(jù)知識服務(wù)大數(shù)據(jù)分析挖掘服務(wù)大數(shù)據(jù)決策平臺多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚融合、數(shù)據(jù)授權(quán)、按需獲取數(shù)據(jù)駕駛艙、態(tài)勢感知、問題預(yù)警、對策效果跟蹤數(shù)據(jù)搜索、精準(zhǔn)推送、智能問答統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析、數(shù)據(jù)鉆取大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)自動報告、自助報告、協(xié)同編撰、協(xié)同決策政府高?？蒲袡C(jī)構(gòu)企業(yè)PC端手機(jī)端大數(shù)據(jù)平臺功能架構(gòu)數(shù)據(jù)交換共享技術(shù)知識服務(wù)研究學(xué)習(xí)決策服務(wù)協(xié)同工作數(shù)據(jù)交換共享數(shù)據(jù)交換共享與區(qū)塊鏈技術(shù)業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)共建共享平臺智慧應(yīng)用平臺數(shù)據(jù)管理權(quán)交換共享權(quán)數(shù)據(jù)使用權(quán)區(qū)塊鏈技術(shù)決策、研究、農(nóng)業(yè)、政務(wù)、經(jīng)濟(jì)、能源、環(huán)保、信訪、司法、旅游、輿情。。。數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)知網(wǎng)數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)數(shù)據(jù)知識數(shù)據(jù)專家數(shù)據(jù)碎片數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計數(shù)值數(shù)據(jù)政策資訊交換共享鏡像+接口碎片化定制采集通用采集交換共享平臺傳感器衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)匯聚數(shù)據(jù)國際數(shù)據(jù)國家數(shù)據(jù)省級數(shù)據(jù)省內(nèi)數(shù)據(jù)世行數(shù)據(jù)各國統(tǒng)計國際智庫國外文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中心年鑒數(shù)據(jù)政務(wù)數(shù)據(jù)官網(wǎng)數(shù)據(jù)市縣數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)抓取抓取、合作經(jīng)濟(jì)社會數(shù)據(jù)抓取項目本地化智能化技術(shù)業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)支撐服務(wù)人群CNKI知識資源大數(shù)據(jù)CNKI總庫、中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展大數(shù)據(jù)、行業(yè)知識庫、專家智能、碎片化大數(shù)據(jù)政府大數(shù)據(jù)電子政務(wù)數(shù)據(jù)、政策文件、教育數(shù)據(jù)、就業(yè)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、交通管理數(shù)據(jù)等機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)歷史成果整合、業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)自動匯聚互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)智能報告技術(shù)區(qū)塊鏈技術(shù)數(shù)據(jù)交換共享技術(shù)搜索引擎技術(shù)知識圖譜技術(shù)智能問答技術(shù)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)大數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺研究性學(xué)習(xí)平臺協(xié)同研究平臺協(xié)同辦公平臺大數(shù)據(jù)決策平臺智能檢索智能問答碎片化知識元檢索碎片化閱讀、知網(wǎng)型筆記、內(nèi)容動態(tài)重組、知識結(jié)構(gòu)構(gòu)建協(xié)同研究、協(xié)同研討、視頻直播、過程記錄、貢獻(xiàn)評價、決策服務(wù)業(yè)務(wù)協(xié)同、資料共享、業(yè)務(wù)審批、公文流轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)自動報告、自助報告、協(xié)同編撰、協(xié)同決策政府高校科研機(jī)構(gòu)企業(yè)PC端手機(jī)端大數(shù)據(jù)平臺功能架構(gòu)知識圖譜技術(shù)知識服務(wù)研究學(xué)習(xí)決策服務(wù)協(xié)同工作業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù)融合交換共享城市智能運營大數(shù)據(jù)知識服務(wù)大數(shù)據(jù)分析挖掘服務(wù)大數(shù)據(jù)決策平臺多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚融合、數(shù)據(jù)授權(quán)、按需獲取數(shù)據(jù)駕駛艙、態(tài)勢感知、問題預(yù)警、對策效果跟蹤數(shù)據(jù)搜索、精準(zhǔn)推送、智能問答統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析、數(shù)據(jù)鉆取自動報告、自助報告、協(xié)同編撰、協(xié)同決策2.3多源異構(gòu)數(shù)據(jù)深度融合方案-知識圖譜LionelMessi里奧·梅西LionelMessi足球里奧·梅西圣菲省羅薩里奧市阿根廷1987-6-24170cm72KG中文名運動項目生日國籍身高出生地體重巴塞羅那俱樂部克里斯蒂亞諾羅納爾多運動項目羅納爾迪尼奧前俱樂部運動項目盡管近些年人工智能得到了長足的發(fā)展，在某些任務(wù)上取得超越人類的成績，但離一臺機(jī)器擁有一個兩三歲小孩的智力這樣一個目標(biāo)還有一段距離。這距離的背后很大一部分原因是機(jī)器缺少知識。如同上面的例子，機(jī)器看到文本LionelMessi的反應(yīng)和我們看到梅西原名的反應(yīng)別無二致。為了讓機(jī)器能夠理解文本背后的含義，我們需要對可描述的事物(實體)進(jìn)行建模，填充它的屬性，拓展它和其他事物的聯(lián)系，即，構(gòu)建機(jī)器的先驗知識。知識圖譜概述“導(dǎo)航”知識圖譜航路導(dǎo)航著陸導(dǎo)航航空導(dǎo)航船舶導(dǎo)航導(dǎo)航陀螺儀方位陀螺儀氣浮陀螺儀機(jī)器認(rèn)知語義推理智能推薦圖譜搜索智能問答搜索：導(dǎo)航推薦：分類：著陸導(dǎo)航、航路導(dǎo)航、船舶導(dǎo)航。。。相關(guān)：無線電波、陀螺儀。。。無線電裝置：無線電發(fā)射裝置、放大器。。。消費量負(fù)相關(guān)邊際效用商品需求負(fù)相關(guān)替代商品儲蓄正相關(guān)利率利率負(fù)相關(guān)貸款利率負(fù)相關(guān)消費消費正相關(guān)消費需求利率上升會有什么結(jié)果？循環(huán)種養(yǎng)，養(yǎng)1000頭牛需要多少白菜、土豆導(dǎo)航分成哪幾種？哪位球星和梅西都屬于巴塞羅那俱樂部？羅納爾迪尼奧。。。都有誰獲得過金球獎？梅西，克里斯蒂亞諾多納爾多“水庫”圖譜水庫所在區(qū)水質(zhì)類別經(jīng)緯度水位面積監(jiān)測時間密云水庫密云Ⅱ116.46：39.92261062018/9/5官廳水庫延慶Ⅳ116.46：39.93131002018/9/5懷柔水庫懷柔Ⅱ116.46：39.9434872018/9/5海子水庫平谷Ⅱ116.46：39.952982018/9/5白河堡水庫延慶Ⅱ116.46：39.968762018/9/5十三陵水庫昌平Ⅱ116.46：39.9711672018/9/5齋堂水庫門頭溝Ⅱ116.46：39.986982018/9/5北臺上水庫懷柔Ⅲ116.46：39.9912902018/9/5大寧水庫豐臺Ⅱ116.46：39.1003562018/9/5崇青水庫房山Ⅲ116.46：39.10125982018/9/5沙廠水庫密云Ⅲ116.46：39.10223902018/9/5遙橋峪水庫密云Ⅱ116.46：39.10332872018/9/5大水峪水庫懷柔Ⅱ116.46：39.10421992018/9/5珠窩水庫門頭溝Ⅲ116.46：39.10512982018/9/5西峪水庫平谷Ⅲ116.46：39.1063902018/9/5黃松峪水庫平谷Ⅱ116.46：39.10723702018/9/5半城子水庫密云Ⅱ116.46：39.1087762018/9/5桃峪口水庫昌平Ⅲ116.46：39.1099872018/9/5“水庫”圖譜水庫水庫項目省水電站2018／9/5基本屬性23用途項目時間用途密云水庫分布地總數(shù)

sum模型市水位面積縣灌溉面積時間模型地域模型實例屬性北京有多少水庫？水庫分布水位隨時間變化水質(zhì)隨時間變化“導(dǎo)航”知識圖譜用戶畫像-用戶圖譜閱讀內(nèi)容收藏下載研討課題好友關(guān)注業(yè)務(wù)協(xié)同討論群組分享共享姓名性別職位部門教育程度工作崗位偏好基本屬性瀏覽被關(guān)注社交特征個人動態(tài)項目合作文檔創(chuàng)作工作屬性學(xué)習(xí)需求檢索行為特征360度用戶畫像基于大數(shù)據(jù)場景化智能服務(wù)閱讀內(nèi)容收藏下載研討課題好友關(guān)注業(yè)務(wù)協(xié)同討論群組分享共享姓名性別職位部門教育程度工作崗位偏好基本屬性瀏覽被關(guān)注社交特征個人動態(tài)項目合作文檔創(chuàng)作工作屬性學(xué)習(xí)需求檢索行為特征360度用戶畫像信訪分類法律判決智慧政務(wù)。。。。。。智能運營公安大數(shù)據(jù)黨建智能化技術(shù)業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)支撐服務(wù)人群CNKI知識資源大數(shù)據(jù)CNKI總庫、中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展大數(shù)據(jù)、行業(yè)知識庫、專家智能、碎片化大數(shù)據(jù)政府大數(shù)據(jù)電子政務(wù)數(shù)據(jù)、政策文件、教育數(shù)據(jù)、就業(yè)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、交通管理數(shù)據(jù)等機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)歷史成果整合、業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)自動匯聚互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)智能報告技術(shù)區(qū)塊鏈技術(shù)數(shù)據(jù)交換共享技術(shù)搜索引擎技術(shù)知識圖譜技術(shù)智能問答技術(shù)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)大數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺研究性學(xué)習(xí)平臺協(xié)同研究平臺協(xié)同辦公平臺大數(shù)據(jù)決策平臺智能檢索智能問答碎片化知識元檢索碎片化閱讀、知網(wǎng)型筆記、內(nèi)容動態(tài)重組、知識結(jié)構(gòu)構(gòu)建協(xié)同研究、協(xié)同研討、視頻直播、過程記錄、貢獻(xiàn)評價、決策服務(wù)業(yè)務(wù)協(xié)同、資料共享、業(yè)務(wù)審批、公文流轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)自動報告、自助報告、協(xié)同編撰、協(xié)同決策政府高校科研機(jī)構(gòu)企業(yè)PC端手機(jī)端大數(shù)據(jù)平臺功能架構(gòu)大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)知識服務(wù)研究學(xué)習(xí)決策服務(wù)協(xié)同工作業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù)融合交換共享城市智能運營大數(shù)據(jù)知識服務(wù)大數(shù)據(jù)分析挖掘服務(wù)大數(shù)據(jù)決策平臺多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚融合、數(shù)據(jù)授權(quán)、按需獲取數(shù)據(jù)駕駛艙、態(tài)勢感知、問題預(yù)警、對策效果跟蹤數(shù)據(jù)搜索、精準(zhǔn)推送、智能問答統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析、數(shù)據(jù)鉆取自動報告、自助報告、協(xié)同編撰、協(xié)同決策結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析挖掘可視化技術(shù)自然語言處理機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜智能化技術(shù)業(yè)務(wù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)支撐服務(wù)人群CNKI知識資源大數(shù)據(jù)CNKI總庫、中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展大數(shù)據(jù)、行業(yè)知識庫、專家智能、碎片化大數(shù)據(jù)政府大數(shù)據(jù)電子政務(wù)數(shù)據(jù)、政策文件、教育數(shù)據(jù)、就業(yè)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、交通管理數(shù)據(jù)等機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)歷史成果整合、業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)自動匯聚互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)智能報告技術(shù)區(qū)塊鏈技術(shù)數(shù)據(jù)交換共享技術(shù)搜索引擎技術(shù)知識圖譜技術(shù)智能問答技術(shù)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)大數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺研究性學(xué)習(xí)平臺協(xié)同研究平臺協(xié)同辦公平臺大數(shù)據(jù)決策平臺智能檢索智能問答碎片化知識元檢索碎片化閱讀、知網(wǎng)型筆記、內(nèi)容動態(tài)重組、知識結(jié)構(gòu)構(gòu)建協(xié)同研究、協(xié)同研討、視頻直播、過程記錄、貢獻(xiàn)評價、決策服務(wù)業(yè)務(wù)協(xié)同、資料共享、業(yè)務(wù)審批、公文流轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)自動報告、自助報告、協(xié)同編撰、協(xié)同決策政府高校科研機(jī)構(gòu)企業(yè)PC端手機(jī)端大數(shù)據(jù)平臺功能架構(gòu)搜索與智能問答知識服務(wù)研究學(xué)習(xí)決策服務(wù)協(xié)同工作業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù)融合交換共享城市智能運營大數(shù)據(jù)知識服務(wù)大數(shù)據(jù)分析挖掘服務(wù)大數(shù)據(jù)決策平臺多源異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚融合、數(shù)據(jù)授權(quán)、按需獲取數(shù)據(jù)駕駛艙、態(tài)勢感知、問題預(yù)警、對策效果跟蹤數(shù)據(jù)搜索、精準(zhǔn)推送、智能問答統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析、數(shù)據(jù)鉆取自動報告、自助報告、協(xié)同編撰、協(xié)同決策數(shù)據(jù)智能搜索展示2016年貴州茶葉產(chǎn)量數(shù)據(jù)智能搜索展示4應(yīng)用場景城市智能運營應(yīng)用場景城市智能運營應(yīng)用模式數(shù)據(jù)實時監(jiān)控對策效果跟蹤存在問題原因分析問題動態(tài)感知預(yù)警對策制定運行態(tài)勢數(shù)據(jù)實時監(jiān)控區(qū)域經(jīng)濟(jì)運行景氣指數(shù)數(shù)據(jù)交互式分析問題指標(biāo)問題指標(biāo)分析數(shù)據(jù)交互式分析對策執(zhí)行時間點再次異常預(yù)警點智慧辦案應(yīng)用場景信訪大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景大數(shù)據(jù)智慧辦案案例案情：2013年3月5日，北京市民駛自家房車攜家人去內(nèi)蒙古旅行，房車行至內(nèi)蒙古正藍(lán)旗巴音杭蓋體驗區(qū)內(nèi)準(zhǔn)備過夜，附近敖包中哈某三人見狀，感覺家系有，合謀“撈一票”。當(dāng)晚十一時許，哈某等趁車抽煙期間用刀脅迫門上車，將車內(nèi)手機(jī)、、筆記本電腦等物品搶劫一空，價值4萬余元。逃跑途中，用刀將成輕傷。2.3搶劫罪的推理模型集體宿舍01學(xué)生宿舍及員工宿舍。足夠的封閉性和私密性是關(guān)鍵。商住兩用房02需要根據(jù)該場所在發(fā)生搶劫行為時的具體使用情形來確定戶中戶03結(jié)合實際的搶劫犯罪行為以及犯罪行為人與被害人之間形成的空間關(guān)系來進(jìn)行。房車、漁船04要根據(jù)犯罪行為發(fā)生時房車的具體狀態(tài)來確定相關(guān)司法解釋進(jìn)行全面搜集，學(xué)界及司法界的主流觀點進(jìn)行綜述和總結(jié)司法解釋未涉及的非典型性場所類型，運用公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析2.8司法中對“戶”認(rèn)定基于大數(shù)據(jù)的裁判結(jié)果分析2.9基于圖譜推理與大數(shù)據(jù)裁判結(jié)果大數(shù)據(jù)智庫應(yīng)用場景智能報告生成展示-貴州茶葉產(chǎn)業(yè)鏈分析Thanks

空間大數(shù)據(jù)目錄一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用四、空間大數(shù)據(jù)的存儲五、總結(jié)一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)：大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集的聚合，這些數(shù)據(jù)集的規(guī)模和復(fù)雜程度常超出目前數(shù)據(jù)庫管理軟件和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)在可接受時間下的獲取、管理、檢索、分析、挖掘和可視化能力。一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義大數(shù)據(jù)的特點：１）Volume（體量大）：大量TB級以上已有的數(shù)據(jù)等待處理；２）Velocity（速度快）：需要響應(yīng)以s甚至ms計的流數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生；３）Variety（模態(tài)多樣）：數(shù)據(jù)來源和類型繁多文本、圖片、視頻等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存；４）Veracity（真?zhèn)坞y辨）：由于數(shù)據(jù)的噪音、缺失、不一致性、歧義等引起的數(shù)據(jù)不確定性；５）Value（價值）：大數(shù)據(jù)使得人們以前所未有的維度量化和理解世界，蘊含了巨大的價值，大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)在于從數(shù)據(jù)中挖掘價值。大數(shù)據(jù)的核心：預(yù)測一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：科學(xué)進(jìn)步圖靈獎獲得者吉姆?格雷提出：大數(shù)據(jù)是科學(xué)研究的第四范式，是從計算密集型科研發(fā)展到以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)密集型科研方法?？茖W(xué)研究方法的發(fā)展

真正的革命并不發(fā)生在分析數(shù)據(jù)的機(jī)器，而在于數(shù)據(jù)本身和我們?nèi)绾芜\用數(shù)據(jù)。一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：社會變革2009至今美國政府全面開放了40萬聯(lián)邦政府原始數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)已成為美國國家創(chuàng)新戰(zhàn)略、國家安全戰(zhàn)略、國家IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略以及國家信息網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略的交叉領(lǐng)域、核心領(lǐng)域。21世紀(jì)數(shù)據(jù)的價值有可能等同于20世紀(jì)的石油，大數(shù)據(jù)研究使得人們降低了對因果關(guān)系的渴求，而關(guān)注相關(guān)關(guān)系。只需要知道是什么，而不需知道為什么。這將使得理解現(xiàn)實和做決定的基礎(chǔ)也將受到根本性挑戰(zhàn)。社會價值一、大數(shù)據(jù)的涵義與研究意義研究大數(shù)據(jù)的意義：經(jīng)濟(jì)增長二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)指直接或間接關(guān)聯(lián)著相對于地球的某個地點的數(shù)據(jù)，包括自然地理數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)?？臻g媒體數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)軌跡數(shù)據(jù)包含位置的數(shù)字化的文字、圖形、圖像、視頻影像等媒體數(shù)據(jù)，主要來源于某著名企業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)、微博等新型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用指通過GNSS等測量手段以及網(wǎng)絡(luò)簽到等方法獲得的用戶活動數(shù)據(jù)，可以被用來反映用戶的位置和用戶的社會偏好。位置大數(shù)據(jù)的分類二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)地理數(shù)據(jù)內(nèi)容：土地覆蓋類型數(shù)據(jù)、地貌數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、植被數(shù)據(jù)、居民地數(shù)據(jù)、河流數(shù)據(jù)、行政境界及社會經(jīng)濟(jì)方面的數(shù)據(jù)等。特點：數(shù)據(jù)體量大、較為規(guī)則化、變化較慢。二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)軌跡數(shù)據(jù)內(nèi)容：個人軌跡數(shù)據(jù)、群體軌跡數(shù)據(jù)、車輛軌跡數(shù)據(jù)等特點：數(shù)據(jù)體量大、信息碎片化、準(zhǔn)確性較低、半結(jié)構(gòu)化出租車軌跡數(shù)據(jù)示例二、與空間信息和位置相關(guān)的大數(shù)據(jù)社會交流、個性化信息推送、駕駛安全、智能駕駛為個人生活服務(wù)城市規(guī)劃、疾病控制、智能交通、節(jié)能減排、環(huán)境保護(hù)、應(yīng)急響應(yīng)企業(yè)調(diào)度、門店選址、廣告推送、位置營銷為企業(yè)經(jīng)濟(jì)服務(wù)為城市運行服務(wù)位置大數(shù)據(jù)的作用三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.空間大數(shù)據(jù)與智能交通Inrix是美國的一家交通數(shù)據(jù)處理公司，也是全球領(lǐng)先的道路交通信息和駕駛員服務(wù)供應(yīng)商。他們設(shè)計的APP是一款致力于為全球交通問題帶來智能數(shù)據(jù)和先進(jìn)的分析方法的交通智能化平臺。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用利用大數(shù)據(jù)預(yù)判未來交通信息和路況是核心2012年英國倫敦奧運會利用INRIX軟件和在線服務(wù)確保交通順暢;在美國有超過25個州的交通部門使用INRIX數(shù)據(jù)輔助交通管理。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

2015年2月11日，國內(nèi)智能交通行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)某著名企業(yè)與INRIX簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。千方科技在國內(nèi)智能交通行業(yè)具有深厚的理解和市場、技術(shù)積累，INRIX在歐美地區(qū)具有成熟的交通信息化解決方案和先進(jìn)理念。雙方將結(jié)合各自的優(yōu)勢，整合交通信息化及數(shù)據(jù)分析解決方案和產(chǎn)品，共同拓展智能交通行業(yè)市場，雙方將在交通大數(shù)據(jù)分析、增值挖掘、交通仿真等技術(shù)方向深度交流，提升雙方專業(yè)化及技術(shù)能力。

不過，由于涉及國內(nèi)職能部門的數(shù)據(jù)保護(hù)問題，國內(nèi)手機(jī)用戶還未能夠體驗這款A(yù)pp。三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用2.空間大數(shù)據(jù)與社會生活2014年春節(jié)期間，百度地圖定位可視化大數(shù)據(jù)播報的國內(nèi)春節(jié)人口遷徙情況。2015年最近一周南京夫子廟景區(qū)熱力圖三、空間大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.空間大數(shù)據(jù)與應(yīng)急管理2013年4月15日，波士頓馬拉松爆炸案事發(fā)幾小時內(nèi)，數(shù)以千計的在場群眾將事發(fā)現(xiàn)場拍攝的照片和視頻放到了公共網(wǎng)絡(luò)平臺上，這些照片和視頻圖像來自各種相機(jī)，手機(jī)和平板電腦。不到一天時間，嫌犯被確認(rèn)并在紐約被抓獲這是一種典型的利用空間社會媒體的位置大數(shù)據(jù)與反犯罪機(jī)構(gòu)的專業(yè)能力結(jié)合，建立的城市安全與應(yīng)急新體制

位置大數(shù)據(jù)研究涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、計算和存儲以及可視化等一套完整的方法體系

四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲海量數(shù)據(jù)的高效存儲支持豐富的數(shù)據(jù)類型處理速度快數(shù)據(jù)庫應(yīng)當(dāng)展大數(shù)據(jù)下對于數(shù)據(jù)庫的需求四、空間大數(shù)據(jù)的存儲CAPNOSQLBASE不保證遵循ACID原則分布式的非關(guān)系型的四、位置大數(shù)據(jù)的存儲必須保證兩者權(quán)衡一致性可用性分區(qū)容錯性BASE四、空間大數(shù)據(jù)的存儲靈活高可用性高性能NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點四、空間大數(shù)據(jù)的存儲Key-value型文檔型圖形數(shù)據(jù)庫列式存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲定義一個大的有序結(jié)構(gòu)數(shù)組HashValue[m]，用來存放各信息查詢哈希表哈希函數(shù)當(dāng)查詢的時候再使用哈希函數(shù)得到這個下標(biāo)值編寫一個哈希函數(shù)將關(guān)鍵值的名字轉(zhuǎn)換為HashValue[m]中的某個下標(biāo)值xKey-value型四、空間大數(shù)據(jù)的存儲文檔集合數(shù)據(jù)庫集合就是一組文檔。集合是無模式的。多個文檔組成集合多個集合數(shù)據(jù)庫。它包含多個鍵/值對文檔中的鍵/值對是有序的文檔型數(shù)據(jù)庫四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲四、空間大數(shù)據(jù)的存儲分類Examples舉例典型應(yīng)用場景數(shù)據(jù)模型優(yōu)點缺點鍵值（key-value）TokyoCabinet/Tyrant,Redis,Voldemort,OracleBDB內(nèi)容緩存，主要用于處理大量數(shù)據(jù)的高訪問負(fù)載，也用于一些日志系統(tǒng)等等。Key指向Value的鍵值對，通常用hashtable來實現(xiàn)查找速度快數(shù)據(jù)無結(jié)構(gòu)化，通常只被當(dāng)作字符串或者二進(jìn)制數(shù)據(jù)列存儲數(shù)據(jù)庫Cassandra,HBase,Riak分布式的文件系統(tǒng)以列簇式存儲，將同一列數(shù)據(jù)存在一起查找速度快，可擴(kuò)展性強(qiáng)，更容分布式擴(kuò)展功能相對局限文檔型數(shù)據(jù)庫CouchDB,MongoDbWeb應(yīng)用（與Key-Value類似，Value是結(jié)構(gòu)化的，不同的是數(shù)據(jù)庫能夠了解Value的內(nèi)容）Key-Value對應(yīng)的鍵值對，Value為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求不嚴(yán)格，表結(jié)構(gòu)可變，不需要像關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一樣需要預(yù)先定義表結(jié)構(gòu)查詢性能不高，而且缺乏統(tǒng)一的查詢語法。圖形(Graph)數(shù)據(jù)庫Neo4J,InfoGrid,Inf