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大数据挖掘领域 当前有价值的研究方向和科学问题如下： 已有2人参与
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大数据挖掘领域 当前有价值的研究方向和科学问题如下： 1. 大数据资源管理与治理机制 结合金融与医疗健康大数据的特征，研究中国实践情景下大数据资源共享与治理机制、隐私保护和打破信息孤岛的制度与技术。主要包括：大数据资源的共享与治理机制，大数据权属与责任，基于金融服务、医疗健康大数据隐私保护等。 2. 大数据驱动的管理决策分析模型与算法 基于金融大数据，研究不同特征大数据的建模理论与方法支持管理决策。主要包括：大数据统计推断、大数据挖掘方法的计算复杂性、多类型数据的整合分析算法、金融大数据的实时分析、建模与计算方法等。 3. 基于大数据的金融创新及其风险分析理论 研究基于大数据的金融创新及其风险管理的理论与方法。主要包括：基于金融大数据的金融创新模式及其原理分析，大型金融机构的业务数据分析、服务创新及其风险管理，互联网金融中的创新规律和风险分析，金融大数据及复杂设计网络背景下市场参与者（供方和需方）的行为规律，基于金融大数据的资产定价新理论、新方法等。 4. 金融大数据下的关键技术和平台建设 研究金融大数据信息管理及其支持决策的关键信息技术。主要包括：商业与个人金融信息安全技术新原理，多源异构金融大数据域的感知、测量及演变态势分析，超高维稀疏金融大数据的建模理论和方法，多源金融大数据的虚拟式集成平台技术等。 |
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neveel
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