据IEEE（电气和电子工程师协会）电子图书馆的数据显示，由合肥工业大学"多源海量动态信息处理"教育部创新团队学术带头人吴信东教授领衔，发表在国际顶级期刊《IEEE TKDE》2014年第1期,题为“Data Mining with Big Data”的学术论文，已经连续十四个月在IEEE电子图书馆被下载次数排全球第一。

　　IEEE TKDE在2014年度的影响因子为1.815，是数据挖掘领域最具影响力的一份国际学术期刊。排名第一的下载量反映了该文在大数据和数据挖掘领域正在产生广泛的学术影响。

　　预计到2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍，人们面临着前所未有的“认知过载”和“学习迷航”新挑战。大数据挖掘则是指在海量、异构、自主的多源信息数据中探索数据之间复杂、演化的内在关联，以知识获取、加工与服务为主线，高效地获得隐含的、先前未知的系统化知识，最终将多源分散的信息转化为实时、有效、可用的知识服务。