本论文对大数据时代事件预测方法的现有方法进行了全面的调研。它提供了事件预测的挑战、技术、应用、评估程序和未来展望的广泛概述,总结了在超过200篇论文提出的研究,其中大部分是在过去五年内发表的。事件预测的挑战、机遇和讨论了预测事件的元素,包括事件地点,时间,和语义,之后我们接着提出一个系统的分类根据制定的问题。我们还分析了这些技术在不同领域的关系、差异、优势和劣势,包括机器学习、数据挖掘、模式识别、自然语言处理、信息检索、统计和其他计算模型。此外,对流行的事件预测应用进行了全面和层次的分类,涵盖了从自然科学到社会科学的各个领域。基于本文所讨论的众多历史和最新研究成果,本文最后讨论了这一快速发展领域的开放问题和未来趋势。

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从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。明白这一点至关重要,也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。
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