面向工业应用的大数据分析理论与关键技术

In the era of Industry 4.0， Industrial big data management and analysis technique become hot problem in Computer Science. The industrial big data has new features in scale, heterogeneous, and process approaches. This project will follow the requirement of real applications. The research area include the storage and access of industrial big data， the fusion technology of heterogeneous industrial big data， the analysis technology of industrial big data. The project will also explore the approach to apply these techniques in the applications such as Internet of Vehicles system and bridge health monitoring system. The main technique contributions are the sequence data classification algorithm for complex label structure， the frequent subgraph based fault reason analysis technology， multi-dimension sequence data analysis technology based data fusion approach. The team is very strong in this area. We have experience in building industrial big data processing system. We also publish many papers in the major conference and journals. This project plan to build a industrial big data management and analysis prototype system. The project also plans to publish more than thirty high quality papers in major conference and journals in this are.

随着工业4.0时代的到来，工业大数据的管理和分析技术成为当前计算机领域的热点问题。工业大数据在规模、异构模式、处理方式等方面对大数据管理和分析技术提出了新的挑战。本项目结合桥梁健康监测和车联网等实际应用需求，从工业大数据的存储和访问技术、异构工业大数据的融合技术、工业大数据的分析技术三个层面上展开研究，并探索其在车联网和桥梁健康监测领域的应用方式。项目的主要创新点包括：复杂类标签下的序列数据分类方法、基于频繁子图的故障原因分析方法、多维序列融合分析技术。项目组具有较好的研究基础，曾经开发了多个工业大数据处理项目，了解工业大数据应用面临的关键问题，并在该领域发表了多篇高质量论文。项目将开发一个工业大数据管理和分析管理原型系统，并发表30余篇高水平学术论文。

随着工业4.0时代的到来，工业大数据的管理和分析技术成为当前计算机领域的热点问题。工业大数据在规模、异构模式、处理方式等方面对大数据管理和分析技术提出了新的挑战。本项目结合桥梁健康监测和车联网等实际应用需求，从工业大数据的存储和访问技术、异构工业大数据的融合技术、工业大数据的分析技术三个层面上展开研究，并探索其在车联网和桥梁健康监测领域的应用方式。.课题团队清华大学和复旦大学针对工业大数据存储技术的需求，自主研发了时间序列数据库管理系统IoTDB，该系统目前是Apache的孵化项目，也是国内以高校主导的唯一Apache孵化项目；另外，在时间序列的相似性查询方面，提出了KV-match技术，并实现在IoTDB中，从而IoTDB成为唯一支持相似性查询的时间序列数据库。.在时间序列分析方面，在时间序列分类、聚类、压缩、异常检测等领域提出了多项成果，并发表在ICDE等CCF A类会议和期刊上。.在基于知识图谱的多源工业数据融合方面，也展开了系统的研究，特别是在知识图谱构建方面提出了多项创新技术，并发表在VLDB、ICDE等CCF A类会议上。.在示范性应用方面，提出的分类算法、事件检测算法等应用于上海市东海大桥等桥梁健康监测系统中，来识别爆破、重车通过等事件。IoTDB用于金风、三一重工、上海地铁等多个大型项目中。.综上课题团队，在VLDB、ICDE等共发表论文51篇高水平论文，其中CCF A类会议和期刊论文13篇，CCF B类会议和期刊论文12篇，CCF C类会议和期刊论文3篇。申请了3项软件著作权，并培养了26名硕士研究生和4名博士研究生。