大数据智能决策

被引：58

作者：

于洪 ^{[1
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何德牛 ^{[1
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王国胤 ^{[1
]}

李劼 ^{[2
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谢永芳 ^{[3
]}

机构：

[1] 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室

[2] 中南大学冶金与环境学院

[3] 中南大学信息科学与工程学院长沙

来源：

自动化学报 | 2020年 / 46卷 / 05期

关键词：

大数据; 智能决策; 不确定性; 信息融合; 关联分析; 增量式学习;

D O I：

10.16383/j.aas.c180861

中图分类号：

TP311.13 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

1201 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

在全球信息化快速发展的背景下,大数据已经成为一种战略资源.各行各业的决策活动在频度、广度及复杂性上较以往有着本质的不同.决策过程中的不确定性因素增多,决策分析的难度不断加大.传统的数据分析方法以及基于人工经验的决策已难以满足大数据时代的决策需求,大数据驱动的智能决策将成为决策研究的主旋律.该文结合大数据特性,对大数据决策的特点进行了归纳,并从智能决策支持系统、不确定性处理、信息融合、关联分析和增量分析等方面综述了大数据智能决策的研究与发展现状,讨论了大数据智能决策依然面临的挑战,并对一些潜在的研究方向进行了展望分析.

引用

页码：878 / 896

页数：19

共 79 条

[1] 风险项目投资组合决策的贝叶斯评价与选择策略 [J].