题目

14.单选题在connected papers这个在线工具中输入big data，可以找到大数据这个领域的研究脉络，请问这个领域中下列哪篇文献的被引量最多?A. Decentralising scientific publishing: can the blockchain improve science communication?B. A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - Al Integration PerspectiveC. When Gaussian Process Meets Big Data: A Review of Scalable GPsD. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity

14.单选题 在connected papers这个在线工具中输入big data，可以找到大数据这个领域的研究脉络，请问这个领域中下列哪篇文献的被引量最多?

A. Decentralising scientific publishing: can the blockchain improve science communication?

B. A Survey on Data Collection for Machine Learning: A Big Data - Al Integration Perspective

C. When Gaussian Process Meets Big Data: A Review of Scalable GPs

D. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity

题目解答

答案

D. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity

解析

本题考查对大数据领域经典文献的影响力判断，核心思路是通过文献的综述性、发布时间、作者背景等维度分析被引量可能性。被引量最多的文献通常为综述性文章或具有里程碑意义的研究，尤其来自权威机构或早期系统性总结的报告。

选项分析

选项D（Big data: The next frontier...）

  • 作者背景：该文献由麦肯锡全球研究院于2011年发布，机构权威性高。
  • 内容定位：作为大数据领域的开山报告，首次系统提出大数据对经济、竞争的影响，奠定了行业研究基础。
  • 引用特征：被广泛用于学术和商业领域作为引言引用，累计被引量显著高于其他选项。

其他选项对比

  • 选项B（Survey on Data Collection...）：聚焦机器学习与大数据的结合，属于细分领域综述，但发布时间较晚（2020年），覆盖范围有限。
  • 选项C（When Gaussian Process...）：高斯过程的可扩展性综述，属于技术方法论，读者群体相对小众。
  • 选项A（Decentralising scientific...）：探讨区块链在科学出版中的应用，主题与大数据关联性弱，且发布时间较新（2021年）。