软件所在大数据表示与度量、多源异构数据融合、数据挖掘、机器学习、交互可视化、大数据安全与隐私保护、大数据应用开发技术等方面取得技术突破，并建立了大数据应用分析支撑平台，支持大数据应用的快速开发和数据高效利用，成果在实际应用领域取得一定规模应用。 

　　（1）社交媒体挖掘技术 

　　用户建模与智能推荐方法。随着移动互联网的发展，地理位置架起了用户线上虚拟世界和线下物理世界的桥梁，如何从基于位置的社会化网络（Geo-social Network）平台上存储的大规模移动用户行为数据中挖掘和推理用户的兴趣偏好并在此基础上能够进行个性化推荐是当前一个重要的研究热点。 

　　（2）深度学习技术 

　　实时图像风格迁移方法。采用逐个像素损失训练一个前馈神经网络，并基于该网络高层特征进一步定义和优化感知损失函数做并行化处理，从而进一步加速图像风格迁移生成效率。 

　　（3）情感分析与意见挖掘技术 

　　基于在线新闻评论以及电商用户产品评价自动分析用户的情感倾向以及意见挖掘。从政府角度，一个政策听到老百姓真实呼声。从商业角度，企业开发下一代产品有指导意义以及发现用户喜好推荐策略制定。 

　　（4）工业大数据案例 

　　智能虚拟传感器。基于模糊控制的热风炉燃烧系统具有良好的鲁棒性、快速性、控制精度，从而使热风炉替代传统人工达到节能减排的作用。然而你当一个传感器损坏不能正常工作，将会影响整个系统正常运行，不得不切换为人工继续操作。因此通过对传感器大量历史数据分析，能够提供一个虚拟传感系统能够推理和预测损坏传感器当前的数值，能够确保系统可以继续正常运行。