浅谈网络大数据网络大数据带来的挑战有哪些(网络大数据的弊端)

导语：浅谈网络大数据：网络大数据带来的挑战有哪些？

网络大数据带来的挑战

网络大数据而临着来自诸多方而的挑战。但从研究的角度来说，根本挑战在于其复杂、不确定性和涌现性。对这3个基本特性的研究决定着网络大数据的发展趋势、研究进展和应用前景。

网络大数据的复杂性

复杂性造成网络大数据存储、分析、挖掘等多个环节的困难。网络大数据的复杂性主要包括数据类型的复杂性、数据结构的复杂性和数据内在模式的复杂性。

1、数据类型复杂性

2、数据结构的复杂性

3、数据模式的复杂性

网络大数据的不确定性

不确定性使得网络数据难以被建模和学习，从而难以有效利用其价值。网络数据的不确定性包括数据本身的不确定性、模型的不确定性和学习的不确定性。

1、数据的不确定性

2、模型的不确定性

3、学习的不确定性

网络大数据的涌现性

涌现性是网络数据有别于其它数据的关键特。涌现性在度量、研判与预测上的困难使得网络数据难以被驾驭。网络数据的涌现性主要表现为模式的涌现性、行为的涌现性和智慧的涌现性、模式的涌现性，在多尺度、异质关系的网络数据中，由于不同的数据在属性、功能等方而既存在差异又相互关联，因此使网络大数据在结构、功能等方而涌现出了局部结构所不具备的特定模式特征。在结构方而，数据之间不同的关联程度使得数据构成的网络涌现出模块结构。在功能方而，网络在演化过程中会自发地形成相互分离的连通小块这一涌现性结果对于研究更多的社会网络模型和理解网络瓦解失效的发生有着重要意义

1、行为的涌现性

2、智慧的涌现性

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