Data Science and Engineering

《 数据 科学 与 工程 》 （ DSE ） 杂志 回应 了 信息 技术 发展 重心 从 CPU 密集 型 计算 向 数据 密集 型 计算 的 显著 转变 ， 数据 尤其 是 大 数据 的 有效 应用 变得 至关 重要 。数据 科学 与 工程 是 一 门 新兴 的 学科 ， 它 综合 了 计算机 科学 、 统计 学 、 信息 科学 和 其他 学科 的 理论 和 方法 ， 致力 于 为 数据 收集 和 管理 、 数据 集成 和 关联 、 从 海量 数据 集中 提取 信息 和 知识 以及 在 不同 应用 领域 中 使用 数据 提供 高效 和 有效 的 技术 和 系统 的 基础 和 工程 。DSE 专注 于 理论 背景 和 先进 的 工程 方法 ， 旨在 为 研究 人员 、 专业 人士 和 行业 从业 人员 提供 一 个 主要 的 论坛 ， 分享 他们 在 这个 快速 增长 的 领域 的 知识 。它 提供 了 在 数据 科学 和 数据 工程 的 密切 相关 领域 的 最 新 进展 的 深入 报道 。更 具体 地 说 ， DSE 涵盖 四 个 方面 ：（ i ） 数据 本身 ， 即数据 的 性质 和 质量 ， 特别 是 大 数据 ;从 数据 ， 特别 是 海量 数据 中 提取 信息 的 原则 ;（ iii ） 数据 密集 型 计算 背后 的 理论 ;以及 （ iv ） 用于 分析 和 管理 大 数据 的 技术 和 系统 。DSE 欢迎 探讨 上述 主题 的 论文 。具体 主题 包括 但 不 限于 ：（ a ） 数据 的 性质 和 质量 ，（ b ） 数据 密集 型 计算 的 计算 复杂 性 ，（ c ） 设计 和 分析 解决 大 数据 输入 问题 的 算法 的 新 方法 ，（ d ） 收集 和 整合 从 因特 网 和 传感 装置 或 传感 器 网络 收集 的 数据 ，（ e ） 大 数据 的 表示 、 建模 和 可视化 ，（ f ） 海量 数据 存储 、 传输 和 管理 ，（ g ） 大 数据 挖掘 、 大 数据 在线 分析 处理 、 基于 大 数据 的 机器 学习 、 基于 大 数据 的 决策 、 大 数据 统计 计算 、大 数据 的 图论 计算 、 大 数据 的 线性 代数 计算 和 基于 大 数据 的 优化 。(h)用于 数据 密集 型 计算 的 硬件 系统 和 软件 系统 ， （ i ） 数据 安全 、 隐私 和 信任 ， 以及 （ j ） 大 数据 的 新 应用 。