<p style="margin-left:.0001pt;text-align:center;"><strong><strong>第四章  作业</strong></strong></p> 

1、请阐述什么是长尾理论。

答:长尾理论是互联网时代出现的一种新理论。由于成本和效率的因素，当商品的储存、流通和陈列的空间和渠道足够宽时，商品的生产成本急剧下降，个人可以生产，商品的销售成本急剧下降，几乎任何以前看起来需求很低的产品只要卖就会被购买。这些需求和销量较低的产品共同的市场份额可以与主流产品持平甚至更大。

2、推荐系统的本质是建立用户与商品的联系，根据推荐算法的不同，请阐述推荐方法包括哪几类。

答:①专家推荐。专家推荐是传传统的推荐方式，本质上是一种人工推荐，由资深的专业人士来进行商品的筛选和推荐，这需要较多的人力成本。

②基于统计的推荐。基于统计信息的推荐(如热门推荐)概念直观，易于实现，但是，对用户个性化偏好的描述能力较弱。

③基于内容的推荐。基于内容的推荐是信息过建技术的延续与发展，其更多是通过机器学习的方法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容。

④协同过滤推荐。协同过滤推荐是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它般采用最近邻技术，利用用户的历史信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻居用户对商品的评价信息，来预测目标用户对特定商品的喜好程度，最后根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。

⑤混合推荐。在实际应用中，单-的推荐算法往往 无法取得良好的推荐效果， 因此，多数推荐系统会对多种推荐算法进行有机组合，如在协同过滤之上加入基于内容的推荐。

3、请阐述推荐系统的组成模块。

答:一个完整的推荐系统酒常包括 3个组成模块:用户建模块、推荐对象建模模块、推荐算法模块。推荐系统首先对用户进行建模，根据用户行为数器和属性数据来分析用户的兴趣和需求,同时对推荐对象进行建模。接者，基于用户特征和商品特征，采用推荐算法计算得到用户可能感兴趣的对象，之后根据推荐场景对推荐结果进行一定程度的过滤和调整，最终将推荐结果展示给用户。

4、请阐述大数据在生物医学领域有哪些经典应用。

答:①大数据在流行病预测的应用。大数据彻底颠覆了传统的流行疾病预测方式，使人类在公共卫生管理领域迈上了一个全新的台阶。以搜索数据和地理位置信息数据为基础，分析不同时空尺度人口流动性、移动模式和参数，进步结合病原学、人口统计学、地理、气象、 人群移动迁徙和地域等因素和信息，可以建立流行病时空传播模型，确定流感等流行病在各流行区域间传播的时空路线和规律，得到更加准确的态势评估和预测。

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②大数据在智慧医疗的应用。智慧医疗的核心就是“以患者为中心”，给予患者以全面、专业、个性化的医疗体验。智慧医疗通过整合各类医疗信息资源，构建药品目录数据库、居民健康档案数据库、影像数据库(Picture Achiving and Communication System. PACS). 检验数据库（Laboratory lnformation System,LIS)、医疗人员数据库、医疗设备数据库等卫生领域的6大基础数据库，可以让医生地治疗措施和保险细则，随时随地快速制定诊疗方案，也可以让患者自主选托进集现生成医院，忠者的转诊信息及病历可以在任息家民院通过医界联网方式调间。

③大数据在生物信息学的应用。和互联网数据相比，生物信息学领域的数据更是典型的大数据。首先，细胞、组织等结构都是具有活性的，其功能、表达水平甚至分子结构在时间上是连续变化的，而且很多背景噪声会导致数据不准确;其次，生物信息学数据具有很多维度，在不同维度组合方面，生物信息学数据的组合性要明显大于互联网数据，前者往往表现出“维度组合爆炸”，比如，所有已知物种的蛋白质分子的空间结构预测，仍然是分子生物学的一一个重大课题。

5、请阐述智慧物流的概念和作用。

答:①概念:智能物流，又称智慧物流，是利用智能化技术，使物流系统能模仿人的智慧，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力，从而实现物流资源优化调度和有效配置、物流系统效率提升的现代化物流管理模式。

②作用:

提高物流的信息化和智能化水平。物流的信息化和智能化不仅限于库存水平的确定、运输道路的选择、自动跟踪系统的控制、自动分拣系统的运行、物流配送中心的管理等问题，而且物品的信息也将存储在特定数据库中，智能物流能根据特定的情况做出智能化的决策和建议。

降低物流成本和提高物流效率。由于交通运输、仓储设施、信息发布、货物包装和搬运等对信息的交互和共享要求较高，因此，可以利用物联网技术对物流车辆进行集中调度，有效提高运输效率;利用超高频RFID标签读写器实现仓储进出库管理，可以快速掌握货物的进出库情况;利用RFID标签读写器，建立智能物流分拣系统，可以有效地提高生产效率并保证系统的可靠性。

③提高物流活动的一体化。通过整合物联网相关技术，集成分布式仓储管理及流通渠道建设，可以实现物流中包装、装卸、运输、存储等环节全流程-体化的管理模式，以高效地向客户提供满意的物流服务。

6、请阐述大数据在城市管理领域有哪些典型应用。

答:主要体现在智能交通、环保监测、城市规划和安防、疫情防控等领域。

①智能交通。智能交通将先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术以及计算机技术等，有效集成并运用于整个地面交通管理，同时可以利用城市实时交通信息、社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。智能交通融合了物联网、大数据和云计算技术。

②环保监测

(1)森林监视

为了有效保护人类赖以生存的宝贵森林资源，各个国家和地区都建立了森林监视体系，比如地面巡护、鐐望台监测、航空巡护、视频监控、卫星遥感等。随着数据科学的不断发展，近年来，人们开始把大数据应用于森林监视，其中，谷歌森林监视就是一项具有代表性的研究成果。

(2)环境保护

大数据已经被广泛应用于污染监测领域，借助大数据技术，采集各项环境质量指标信息，将信息集成、整合到数据中心进行数据分析，并利用分析结果来指导制定下一步环境治理方案，可以有效提升环境整治的效果。把大数据技术应用于环境保护具有明显的优势，一方面，可以实现7×24小时的连续环境监测，另方面，借助于大数据可视化技术，可以立体化呈现环境数据分析结果和治理模型，利用数据虚拟出真实的环境，辅助人类制定相关环保决策。

③城市规划

大数据正深刻改变着城市规划的方式。对于城市规划师而言，规划工作高度依赖测绘数据、统计资料以及各种行业数据。目前，规划师可以多种渠道获得这些基础性数据，开展各种规划研究工作。随着中国政府信息公开化进程的加快，各种政府层面的数据开始逐步对公众开放。与此同时，国内外一些 数据开放组织也在致力于数据开放和共享工作。此外，数据堂等数据共享商业平台的诞生，也大大促进了数据提供者和数据消费者之间的数据交换。

④安防

基于大数据的安防要实现的目标是通过跨区域、跨领域安防系统联网，实现数据共享、信息公开以及智能化的信息分析、预测和报警。以视频监控分析为例，大数据技术可以支持在海量视频数据中实现视频图像统转码、 摘要处理、视频剪辑、视频特征提取、图像清晰化处理、视频图像模糊查询、快速检索和精准定位等功能，同时深人挖掘海量视频监控数据背后的有价值信息，快速反馈信息，以辅助决策判断，从而让安保人员从繁重的人工视频回溯工作中解脱出来，不需要投入大量精力从大量视频中低效查看相关事件线索，可在很大程度上提高视频分析效率，缩短视频分析时间。

⑤疫情防控

大数据助力疫情防控。做好疫情防控工作，直接关系人民生命安全和身体健康，直接关系经济发展和社会稳定，也事关我国对外开放。在疫情防控方面，大数据表现可谓“亮眼”。

 大数据精准资源调配。因为新冠肺炎的传播，各地对医疗物资、生活物资等多维度资源需求短时间内激增。借助高价值数据，可以最大限度利用资源，实现系统谋划、顶层设计、动态调整。

大数据护航复工复产。疫情防控不能松懈，复工复产同样不能迟缓。推动企业复工复产，既是打赢疫情防控阻击战的实际需要，也是社会稳定运转的重要保证。随着复工复产的全力推进，多地依托疫情防控大数据平台，推出了居民健康登记系统和企业员工健康登记系统，实现了疫情防控的智能动态化监管。大数据发力，在为居民日常生活提供便利的同时，也形成了无遗漏、全覆盖、科学便捷的管控体系。