“财经大数据科学与技术”湖南省重点实验室（Hunan Provincial Key Laboratory of Finance&Economics Big Data Science and Technology），由湖南省科技厅于2017年批准，依托湖南省十二五重点建设学科计算机应用技术和湖南财经大数据联合实验室组建而成。实验室围绕本领域国内外研究前沿，发挥湖南财政经济学院在财经大数据领域的整体学科优势，立足于我国与湖南省财经大数据产业发展的需要。实验室现有面积1500平米，固定人员38人（其中教授11人，博士生导师3人，博士21人），仪器设备总值3000万元。

本实验室人员及开放项目合作人员发表成果标注格式及说明：

财经大数据科学与技术湖南省重点实验室论文等成果署名示例.doc

附：本实验室研究和关注的方向（包括但不仅限于）：

（一）财经大数据标准体系制定及数据融合

1、对多源、异构财经大数据的数据采集、集成、加工与共享技术展开研究，解决不同数据源、不同数据类型、不同采集方式的统一，实现财经大数据的数据采集和汇聚。

2、财经大数据分布式存储、访问驱动和性能优化技术研究：实现大规模数据的分布式存储，对所有的数据提供单一的存储映像，提供通用和专用的数据访问驱动，并支持数据按照其属性特征进行细粒度的存储划分，提升数据的访问性能。

（二）财经大数据分析与模型构建

1、研究财经大数据复杂性规律，为数据分析提供依据，简化财经大数据的表征，获取更好的知识抽象，指导其计算模型和算法的设计；

2、研究财经大数据复杂特征度量，探索不依赖于样本规模的大数据高效计算模型和方法；

3、研究财经大数据计算模型，重新定义和度量数据的可计算性，发展以数据为中心的大数据的计算理论，设计可靠的计算算法。

4、带时序的特征层次模型研究。针对财经大数据复杂、动态和隐蔽等基本特性，我们需要研究财经大数据的特征层次模型；

5、财经大数据特征感知与内容建模。探索有别于传统方法的新的解决思路，研究基于财经大数据特征的内容建模技术；

6、基于知识图谱的财经大数据特征语义理解。

（三）财经大数据安全及隐私保护

1、分析云服务模型、部署模型、资源物理位置等不同属性组合下系统面临的威胁和存在的安全风险；

2、设计云计算动态数据安全模型，为不同的财经云部署方式、服务方式的云计算提供安全理论依据；

3、研究财经云数据安全动态监控体系，实现基于云计算的安全攻击的快速识别、预警与防护。

4、研究云计算系统下的数据访问控制机制；

5、研究有效的内容自动提取、过滤机制；

6、研究数据全加密算法，保证数据的存储安全。

（四）财经大数据开发与应用方向

1、研究基于大数据的社会网络和社会计算等分析技术，利用拓展的线性模型、决策树、人工神经网络等机器学习算法克服“维灾”问题；

2、优化多处理阶段模型并利用该模型进行数据挖掘，寻求数据挖掘过程中的可视化方法，便于人机交互；

3、研究及时高效的宏观经济预测方法，实现宏观经济的“现时预测”；

4、构建基于全量数据的仿真演变模型，分析宏观经济调控政策对各类经济指标的影响效果；构建空间财政模型，对其内部要素进行分析研究。