面向大數(shù)據(jù)條件下的情報分析,從大數(shù)據(jù)處理平臺和情報生成質量視角提出了一套情報大數(shù)據(jù)分析質量評估指標體系,針對指標體系建立了基于范數(shù)灰關聯(lián)的情報大數(shù)據(jù)分析質量評估方法,并通過仿真實驗驗證了方法的有效性。該方法能夠從多個視角對影響情報分析質量的因素進行綜合分析,有效評判大數(shù)據(jù)條件下情報分析質量的優(yōu)劣,能夠為情報分析質量提高與優(yōu)化提供支撐,以使指揮決策人員獲取高質量的情報信息。 

【文章來源】：中國電子科學研究院學報. 2020,15(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

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大數(shù)據(jù)條件下情報分析質量評估指標框架

基于情報大數(shù)據(jù)分析質量評估指標體系及情報處理流程，本研究提出了一種基于范數(shù)灰關聯(lián)理論的情報分析質量評估方法，對這種不同視角不同類型的指標進行聚合，評判最終的情報分析質量。灰關聯(lián)度分析是分析系統(tǒng)中各元素之間關聯(lián)程度或相似程度的方法，其基本思想是依據(jù)關聯(lián)度對系統(tǒng)排序。關聯(lián)度是表征兩個事物的關聯(lián)程度，是因素之間關聯(lián)性大小的量度，它定量地描述了因素之間相對變化的情況。情報多視角分析質量評估流程如圖2所示。2.2 情報多視角指標數(shù)據(jù)規(guī)范化

通過基于范數(shù)灰關聯(lián)的情報大數(shù)據(jù)分析質量評估模型，計算各指標的范數(shù)灰關聯(lián)度，計算結果如圖3所示。從范數(shù)灰關聯(lián)度的計算結果可知，對于情報大數(shù)據(jù)平臺分析質量視角，對情報分析質量影響較大的因素是情報大數(shù)據(jù)挖掘分析能力和基礎設施支撐能力，其對應的范數(shù)灰關聯(lián)度分別為0.286和0.161。對情報生成質量視角，影響情報分析質量最大的因素是情報的內容質量和可信度，其與情報分析質量的范數(shù)灰關聯(lián)度分別為0.137和0.111。因此，在大數(shù)據(jù)條件下，為了有效提高情報數(shù)據(jù)分析質量，從大數(shù)據(jù)處理平臺方面考慮，需重點提升情報數(shù)據(jù)挖掘分析能力，以從海量信息中高質量提取有用信息，消除無用信息;同時，要注重基礎設施支撐能力的提升，以保障大數(shù)據(jù)里平臺分析處理能力的有效實現(xiàn)。在情報生成與表達方面，需重點提升情報內容質量與情報可信度，確保情報來源、情報內容的可靠、真實，保障情報內容客觀、精確有效。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3573251