社会网络已经成为覆盖用户最广、传播影响最大、商业价值最高的 Web2.0 业务，在世界范围内，最著名的社会网络代表是 Facebook、Twitter，用户量分别达到 12 亿、5 亿;国 内使用人数最多的社会网络工具是新浪微博和腾讯微博，其中新浪微博用户达到 5 亿，腾讯 微博用户超过 8 亿。社会网络中的巨大用户群每天产生海量的用户数据、关系数据和信息数 据，若能够对海量数据进行准确、及时的分析，则会在精确营销、舆情探测以及网络安全等方面创造巨大价值。然而由于社会网络的大数据特性以及分析方面要求准确、及时，目前缺 乏融合多项社会网络分析技术的、成熟的社会网络大数据分析系统。社会网络分析技术是一项关键技术，也是一项热门的研究，涵盖了社会学、人类学、社 会语言学、地理、社会心理学、通信研究、资讯科学、社会网络分析与探勘、组织研究、经 济学以及生物学等多个领域，是一项多学科交叉技术。社会网络大数据分析系统要求具有坚 实的数据支撑，即数据获取全面、更新及时、获取数量大，也强调多维度、多粒度的分析手 段相结合，并对分析速度、可视化以及人机交互等方面都提出很高的要求。基于上述现状和挑战，在国家科技支撑项目的资助下，实现基于新浪微博、Twitter 等 主要社会网络交流工具的大数据分析系统，系统完成从数据获取、数据预处理、数据存储、 消息中心、数据分析、结果可视化展示的闭环处理流程，支持多种社会网络(Twitter、新浪 微博等)的数据实时、不间断获取，获取数据量在国内外同研究领域处于领先地位;实现整 体、个体、群体以及事件的多层次、多粒度分析模式;同时具备良好的人机交互操作界面以 及优秀的分析展示效果。

一、 项目简介为解决复杂工程优化设计等问题，研发智能优化技术及软件进行工程建模与优化设计，可以应用于电子、通信等诸多领域。面向复杂大数据信息，研发智能数据挖掘技术可以发掘潜在规律和感兴趣的信息，为工业、农业、国防、金融和证券等诸多行业服务。本项目在国家和省市等基金资助下开展的，率先研发出石油测井智能数据挖掘系统；在无线通信、智能天线、半导体器件仿真等领域取得满意的优化设计效果。二、 项目技术成熟程度在Windows环境下开发出《智能数据挖掘系统（1.0版本）》，并获得国家软件著作专利权；现已开始应用在石油测井、无线通信与智能天线等领域，效果显著。如图1至图3所示。三、 技术指标本项目研发的软件系统在 Windows系统和VC++平台下进行，还能嵌入Matlab等工具箱进行工作。并具有界面友好、可视化程度高、扩展性强等特点。四、 市场前景对于各种复杂工程问题的建模与优化是非常重要的；面向各行各业的大数据进行数据挖掘，为决策服务更是势在必行。本课题正是解决这些问题，其应用前景广阔。五、 规模与投资需求本项目适用于各行各业，主要研发专用软件系统，研发成本较低（约5-10万元）。六、 效益分析本项目主要应用于各类复杂工程问题的建模与优化设计，以及各行各业的大数据挖掘，其经济效益是相当可观的。七、 合作方式双方协商，可以采取转让、合作、技术指导或其他形式。八、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）联系人：夏克文；地址：（300401）天津市北辰区 河北工业大学信息工程学院；Email：kwxia@sina.com；电话：022-60435739九、高清成果图片2-3张图1为系统主界面；图2是测井解释应用；图3是天线波束形成。图1 智能数据挖掘系统主界面图2(a) 某油井测井数据200%比例读取的测井图图2(b) 基于支持向量机（SVM）的测井解释图3 基于智能优化算法的波束形成方向图

成果简介：LJParser 大数据搜索与挖掘开发平台针对互联网内容处理的需要， 融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开 发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成，各个中间件API 可以无缝地 融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容 Windows，Linux， Android， Maemo5, FreeBSD 等不同操作系统

集数据预处理、模型训练、预测、评估为一体的一站式大数据智能分析挖掘平台，提供丰富的大数据教学资源，交互式图形接口及高质量的算法库，满足高校在大数据分析教学、实验、科研等典型场景的应用。

一.科学的图书分析 实时挖掘教师、学生阅读情况，进行阅读种类排名，并分析各学校图书馆藏的分布情况，便于领导科学管理，优化馆藏。 二.及时的疫情防控 实时监测学生在校体质健康状况，根据校内数据，实现疾病预测，做到及时预警。 三.体质健康监控 通过建立健康模型、运动模型，以同伴分组推荐的形式，给出针对性的运动处方，激励学生自主运动锻炼，形成良性循环。 四.精准的教与学 通过展示各校师资力量、优势及薄弱学科、资源分配等信息，分析出模范学校、模范教师，为领导提供科学管理与决策。 五.体质健康实时监测 监控学生体质健康数据与体育课运动数据，通过健康模型对学生体质状况进行分析以及及时预警。 六.薄弱知识精准推送 根据学生的学习轨迹、薄弱知识点，平台自动推送学习内容，并形成成长轨迹，从而实现精准推送，达到个性化学习的效果。 七.科学管理与决策 区领导实时把控各学校师资力量情况，给予合理的相应资源配比。 八.数据可视化 所有数据分析形成可视化平台，各级角色可以实时查看数据分析结果，及时做出科学决策。

教学大数据分析展示平台作为专为高校教研开发的数据挖掘分析应用系统，致力于通过对学校教学中的数据的科学采集、存储，智能建模、分析，辅助学院管理员及时把控教学进度，让教师科学制定教学方案，让学生精准认知自我。

DanaStudio 基于 B/S 架构，底层可对接通用的大数据底层平台，经历了多个大数据项目考验，是一款稳定、高性能的技 术服务平台。DanaStudio 作为数据智能工具中台，与底层大数据平台可灵活适配，适配不同数据规模环境，支持 GB 级 别数据量的单机业务数据库场景、TB 级别 MPP 分布式数据库场景，也支持 PB 级别 Hadoop 离线数仓大数据处理场景。 DanaStudio 采用前后端分离架构，后端服务支持微服务化管理，便于运维和管理。

PandaBI 是德拓自主研发的一站式数据分析与决策系统。 帮助客户快速搭建自己的大数据可视化分析平台，完成多数 据整合，建立统一数据口径，并提供灵活、易用、高效可视 化探索式分析能力，提升客户数据洞察能力，并将数据决策 快速覆盖各种应用场景，使客户成功转型为“数据驱动”的 智慧型应用。 PandaBI 为客户提供的核心价值在于用直观、多维、实时 的方式展示和分析数据，力足于提供简洁、实用操作体验， 全面激活内部数据。

高校教研大数据分析系统 数据洞察现在，智慧决策未来 核心功能 群体动态画像 用动态发展变化的眼光，采用数据动态描绘“学生”、“教师”的群体特征，为“学生分群施教”、“教师分群管理”提供最新的分析决策依据。 动态学情跟踪、预警 关注学情动态, 跟踪每个学生实时的出勤率、课堂参与度、作业完成率&优秀率，进行学业趋势预测、作业抄袭预警、挂科预警，帮助学校针对性调整教学过程。 教学质量评价跟踪 定期师生评价、同行评价，质量量化及趋势对比，正向激励教师、对教学质量异常预警。 成绩分析、预警 多维度洞察教学问题、卷面命题分析，持续改进，验证决策措施有效性。 命题质量分析 支持单卷单题区分度&变化、难度&变化、得分率及平均水平、错题难度及知识情况分析。 学生成绩分析 学生个人的各科成绩在班级、年级位置、变化趋势，以及知识点强弱分析、偏科分析、学业预测和实际结果对比。 教师成绩分析 班级学生总体情况（得分率、各难度题目作答情况分析、错题难度-知识点分析），与其它班级对比等 学院、校级管理者成绩分析 多维度数据洞察（公共课/核心课程分别从科次、平均分分布、学科、学院、教师、班级多维度交错分析，洞察本质）。 产品优势 数据全流程 打通日常教学、教学质量评价、学期考试、成绩分析等教学数据周期及各环节。 全角色 面向高校教学组织的各个角色成员（学生、学科教师、班主任/辅导员、学科负责人、院级及校级管理者等）提供数据应用场景。 数据可视化及洞察 分析展现及数据挖掘，可进行数据下钻，对异常预警进行抽丝剥茧、逐层深入，深度展开数据洞察。 随时随地 用户可随时随地掌握教学动态及异常预警，支持微信业务通知、审批待办，分析数据实时查看。 API集成 提供API接口，便于与教务系统和第三方系统数据对接。  

Tempo大数据应用能力成长平台（简称：Tempo Talents）是美林数据自主研发的面向高校大数据与人工智能领域“教学实践、集中实训与科研创新应用的一体化实验平台”。平台以专业课程教学实践、项目实训为核心，以创新产业应用孵化为目标，围绕大数据核心技术体系及应用，提供丰富元子化课程实践与实训案例资源。依托可视化分析与机器学习开发引擎，过程与结果兼顾的教学管理方式，闯关、考试、竞赛、数据游乐场等多种实验模式，为高校打造教与学充分互动的“大数据应用能力成长平台”。 一、创新教学管理模式，打造自驱型能力成长平台——教学管理平台→柔性化定制课堂教师可以根据教学目标、学生情况，灵活搭配原子课、实训项目及教材→教学考评管一体化统一的审阅、评分入口，实时查看作业提交情况→全景学情分析多维度图表展示学生的学习进度、学习成绩，直观了解到课堂的学习情况 二、Docker集群化部署，支持实验环境一键式访问及智能化管理——实验管理平台→高可用的容器化集群基于容器及容器集群架构运行的大数据实验基础平台，系统高可靠，高灵活，高伸缩性。→智能化实践环境管理预装实验需求的各类软件运行环境，基于浏览器的B/S模式直接访问，根据访问自动启停→一键式虚拟桌面实验台支持基于浏览器B/S模式的 “一键式”访问基于Linux的虚拟桌面环境，可提供 Linux 桌面和命令行操作，并可实现 Linux系统管理 三、不同难易度 不同实践模式相结合，因材施教更进一步——课程实践平台→多模式课程实践在线编码式、命令行、云桌面等多种实验模式→课程自动评测学生在线提交代码，一键自动评测打分，快速获取学习成果反馈→趣味闯关寓教于乐将课堂小测验转换为趣味闯关，激发自主学习热情 四、编码式与拖拽式双环境，开发型与应用型兼顾——项目实训平台→编码式与拖拽式双环境交互式笔记和拖拽式平台双操作模式，满足不同层次学生学习需求→完整实训项目指导手册还原项目落地全过程，将业务分析方法论融入具体项目实训中 →实验报告点评与优秀作业共享实验报告在线提交与点评，分享优秀作业，积累优秀成果 五、智能机器学习开发平台，满足人工智能教学科研需求——人工智能平台→强大的建模算法引擎9大算法类型、120余种分布式算法支持、15种文本算法→全面的分析洞察帮教全方位观察建模过程及结果，让学生在掌握方法的同时也能洞悉建模原理→多模式扩展编程R\Python\Java\Scala\Tensorflow等多种编程语言，学生可自定义算法开发实践 六、拖拽式大数据分析平台，培养学生数据创新探索能力——大数据分析平台→自助式大数据探索分析低门槛拖拽式数据可视化分析，让学生快速构建数据分析应用能力→灵活的可视化交互看板40余种可视化图形，钻取、联动、链接等多种交互模式 →多样的分析报告可视化大屏、分析看板、word报告、数据报表等多种报告形式呈现 七、真实项目经验 名师课程资源，构建优质教学课程资源库——课程资源平台→多学科教学名师课程引入国内一流高校教学团队优质课程，贴合学科最新发展趋势 →创新原子课设计将专业课程的知识点“原子化”，层层递进融会贯通→丰富行业实训案例精选美林数据 200+能源、政府、高端制造等行业头部客户真实项目案例 八、丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求——数据资源管理平台→多种数据源接入满足不同大数据平台和SQL数据源、Excel文件数据库、多维数据库、分析型数据库实时数据等不同类型数据源接入 →数据管理与权限分配支持后台配置数据权限，多种数据资源自定义管理→开放数据超市提供宏观、中观、微观全维度数据体系，上亿条数据，数据总容量超过500T丰富数据资源与灵活数据资源管理，满足教学科研多层次需求