海量、异构和混杂大数据的广泛存在与爆炸式增长给信息传输、存储、计算以及面向各种应用的数据处理技术提出了前所未有的挑战。如何突破传统研究方法的思维定式，研究和发展革命性的、可满足时代需求的大数据传输、存储、计算和处理的新方法和新技术是当前全球研究热点。2014年前后，国家自然科学基金委员会支持了一批大数据重点项目，产生了一批研究成果。本刊分两期，在“研究”栏目专门刊登这批项目中部分代表性成果，上期分享了大数据基础理论与方法方面的成果，本期重点关注大数据应用与分析方面的成果。

大数据的布局和大数据系统的评测是大数据得以更好地被理解和 应用的基础。《面向图数据管理系统基准评测的知识图谱统计特征分析》研究表明现有图数据管理系统 基准评测无法满足知识图谱管理的需要，并进一步展望了图数据管理系统基准评测的需求和发展。《面向大规模图数据的并行图布局算法》针对海量图数据的可视化设计了高效的并行图布局算法，在布局质量降低可容忍的情况下，有效提升了布局速度。

大数据的广泛应用将促成大数据的大发展。《基因表达谱大数据 在抗癌药物研发中的应用》介绍了基于细胞扰动表达谱的大数据分析方法，并总结了其在抗癌药物研发中的应用。《跨社交媒体网络大数据下的用户建模》以用户为桥梁 对多源数据进行关联挖掘，并应用于跨社交媒体网络用户人口属性建模、兴趣建模及个性化服务中。《卫星影像大数据情报分析与应用》总结了基于卫星影像大数据的潜在价值分析与应用，并提出了下一步可能的技术突破途径和未来的发展方向。《基于深度学习的光学遥感机场与飞行器目标识别技术》实现了“大范围、小目标”的实时识别，可以在秒级时间得到比传统方法更高的识别精度。

武永卫，男，博士，清华大学计算机科学与技术系教授。

刘克，男，博士，国家自然科学基金委员会信息科学部二处（计算机学科）处长。

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