Credit: Unsplash/CC0公共领域大数据可以说是大数据，而buzz短语往往伴随着关联术语，如数据挖掘、机器学习、计算智能、语义网和社交网络。发表在《国际云计算杂志》上的研究在这种背景下看待大数据，并询问如何用最先进的工具最好地分析社交大数据，以允许我们提取新知识。社交媒体和社交网络代表着一种虚拟的信息资源，每天有数亿人使用数十种工具，如推特、Instagram和脸书，并发布数十亿条更新、图像、视频等。所有这些信息，其中大部分是可以公开获取的，很可能会被挖掘为有用的知识，进而对各种类型的企业、非营利组织、执法部门、商业和营销部门、社会经济学、医疗保健和许多其他领域的研究人员等各种各样的第三方有用。
阿尔及利亚埃尔乌德的埃尔乌德大学的Brahim Lejdel指出，大数据技术和传统机器学习算法的结合已经为社交媒体和社交网络带来了一些新的有趣的挑战。挑战之一是如何最好地处理、存储、表示和可视化大数据所代表的庞大信息库。
这项新研究使用了多智能体系统和算法的混合方法。它提供了Lejdel描述的“一种新的方法，可以从社交大数据中提取实体关系及其关系。”他建议，这将允许研究人员从大数据中获取有意义的知识。Lejdel指出，对大数据和社交网络的研究当然还处于起步阶段。研究中的每一小步都让我们更接近理解和利用大数据并应对这些挑战。
在目前的工作中，他提出了他所描述的“一个概念模型，帮助决策者和客户找到最相关的解决方案，这些解决方案目前可用于提取、管理、控制、分析和可视化社交媒体中的知识，以获得更好的用户体验和服务。”
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