基于文献计量的大数据研究综述.doc

基于文献计量的大数据研究综述.doc基于文献计量的大数据研究综述
李贺袁翠敏李亚峰
吉林大学管理学院
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摘    要:
本文通过检索Web of Science中有关大数据的论文, 采用文献计量分析法、可视化分析法和内容分析法等对文献进行梳理, 分析了该领域的研究现状和发展趋势, 并从大数据基本理论、大数据存储与分析处理技术和大数据应用研究三个角度说明当前研究热点, 对未来研究进行展望。
关键词:
大数据; Web of Science; 文献计量; 综述;
作者简介:李贺(1964-) , 女, 吉林长春人, 教授、博士生导师, 主要从事知识管理、竞争情报分析、信息系统开发与设计研究.
收稿日期:2013-12-10
基金:国家科技支撑计划(课题编号:2013BAH21B05)
A Review of Big Data Research Based on Bibliometrics
LI He YUAN Cui-min LI Ya-feng
School of Management, Jilin University;
Abstract:
The paper analyzes related literatures in the field ofbig data retrieved from Web of Scienceusing methods of bibliometric analysis, visualization analysisand content analysis, and analyzes the research status and development trends. The paper shows the current research focus of big data from three angles: basic theory, technology of big data storage, analysis and processing, as well as big data applied research, and gives prospects of the future research.
Keyword:
big data; Web of Science; bibliometrics; review;
Received: 2013-12-10
1 大数据概述
大数据定义
从学术角度来讲, 大数据一词最贴切的概念最早出现在2008年《Nature》杂志所设立的“Big Data”专刊中, 该专刊所发表的文章分别从互联网、数据管理及生物医药信息等角度介绍大数据所带来的机遇与挑战。自此以后, 大数据研究在各国兴起。2011年5月, 大数据的概念由信息存储资讯科技公司EMC (易安信) 在“云计算相遇大数据”大会正式提出。同年6月, IBM及麦肯锡等著名研究机构也相继发布大数据研究报告, 掀起了大数据研究的浪潮。然而, 各界对大数据的定义尚未统一。Gartner结合其特征将大数据定义为数据量大、高运转速率和多样性的信息集合, 它需要新的处理形式以加强决策支持、深入发现和优化处理。我国学者孟小峰通过将大数据与数据库的概念进行对比, 并将两者分别比喻为“大海捕鱼”和“池塘捕鱼”, 从数据规模、数据类型、模式和数据的关系、处理对象以及处理工具几个方面分析了大数据这一概念, 较为准确、形象。总体上讲, 大数据不仅指数据量巨大, 且数据主要是以半结构化和非结构化形式存在, 数据产生模式和环境处于不断变化之中, 数据处理与数据环境密切相关, 数据处理工具也多种多样。
大数据的基本特征
Gartner在2001年发表的一份研究报告中, 从“Volume”、“Velocity”和“Variety”三个维度分析了数据增长带来的机遇与挑战。随后Gartner以及大多数其他产业沿用这一模型, 将大数据的基本特征描述为“3V”, 即数据量大(volume) 、数据类型繁多(variety) 、流动速度快(velocity) 。随着大数据研究的不断深入, 一些组织在大数据基本特征描述中加入了价值密度低(value) 和真实性(veracity) 两个词。Gartner的“3V”特征描述是目前最被认可的, 而“5V”特征是对大数据特征最为全面的描述。
2 数据来源与研究方法
数据来源
本文研究所选取的数据源为Web of Science数据库, 该数据库是国际上权威的大型综合性核心期刊引文索引数据库,