研究适合大规模异质数据本体概念层匹配的单目标与多目标全局优化模型以及实例层匹配的全局优化模型。设计高效的、可信的基于进化算法的大规模本体的实例层匹配技术。完成异质数据系统的个别特性分析、具有关联性的共构分析、非关联数据的结构分析等，并通过智能计算方法找出相异性质数据间的共通性、关联性与连动/反动性，建立异质数据间的共构模型。完备面向大数据的机器学习及大规模计算与优化理论，设计大数据背景下的信息安全与隐私保护策略，开发具体数据挖掘技术工具。研究大数据环境下的智能计算方法，即如何利用机器学习方法、智能优化方法等，通过对数据的领域特性分析，建立实时高效分析模型，为实际应用提供决策支持。具体包括：大数据背景下的机器学习算法；关联规则挖掘算法；云计算模型与算法以及网络化群体认知模型构建。