大数据实时智能

    大数据实时智能分析方向主要研究如何建立具有高性能、高可靠性、高可用性的实时智能处理平台,研究实时智能模型的建模技术与方法,研究新型数据分析方法与金融数据分析领域的应用,研究超大规模关联计算技术与关联图谱分析挖掘技术。

           具体研究课题包括分布式存储与计算、无边界数据流式计算、关联图谱建图与查询技术、图挖掘与图嵌入算法、有监督与无监督机器学习建模、深度学习等技术方法与算法模型,以及研发非结构化数据管理系统、实时流式计算引擎、三核智能决策引擎、机器学习建模平台、时序图谱智能分析平台。以大型金融机构的金融数据智能风险分析项目、金融科技公司的产学研合作项目为依托,将各类技术与算法成果进行应用实践,并持续跟踪与优化在金融机构上线应用后的效果。