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大数据的话题广为传播,如今确实进入了一个大规模生产,分享和应用大数据的时代.在情报分析领域,如何发掘大数据的价值,进而进行正确的分析预测,是情报工作者必须面对的问题.在云计算出现之前,在面对"PB"时代如此庞大的并且不规则的"非结构数据",人们提出了"信息过剩""数据爆炸"等,显示了人们的无奈,云计算出现后,以云计算为基础的情报信息存储,分享和挖掘手段,可以有效将大量,高速,多变化的终端数据存储下来,并进行分析与计算.情报分析的本质是通过因果推理进行态势理解和诊断推理,进而实现态势的分析与预测,贝叶斯分析由于其坚实的数学基础和良好的处理不确定性的能力,已经得到了广泛的应用.大数据时代,更为关注的是相关关系,充分分析众多的数据,当形势随着时间的变化,融入大量的数据时,事件发展态势的不确定性与时间密切相关,通过对静态贝叶斯分析的改进和时间扩展,基于简单,清晰以及具有良好的概率推理机制等方面考虑,重新定义了时间贝叶斯分析,不需要有关节点状态随时间变化的外生知识,同大数据态势分析的机理相契合.可以对大数据进行有效分析.
