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多源异构大数据时代下,大数据呈现出交叉性、多元性、变化性等新特征,更广泛领域的应用对数据融合产生新需求,在此背景下数据融合的内涵得到丰富和扩展。广义的数据融合包含对数据资源的融合、模型方法的融合及决策者知识和经验的融合。文章分析了多源异构数据融合在数据层、信息层和决策层 3个不同融合层次的特点,探讨了数据融合在存储、使用、分析技术、数据管理及价值确定方面可能面临的挑战,并提出了相应的对策建议,为企业、政府等各类主体高效管理数据资源,进行更深入的数据融合分析提供参考。 相似文献
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