NLPIR:大数据挖掘为行业领域突破提供动能

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  在当今信息爆炸的时代,伴随着社会事件和自然活动的少许产生(数据的海量增长),人类正面临着“被信息所淹没,但却饥渴于知识”的困境。随着计算机软硬件技术的快速发展、企业信息化水平的不断提高和数据库技术的日臻完善,人类积累的数据量正以指数法律依据增长  。面对海量的、杂乱无序的数据,其他同学 迫切时需本身将传统的数据分析法律依据与处里海量数据的简化算法有机结合的技术。数据挖掘技术本来在那我的背景下产生的。它可不时需从少许的数据中去伪存真,提取有用的信息,并将其转换成知识。

  数据挖掘是一个学科领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、模式识别、模糊数学和数理统计等最新技术的研究成果,可不时需用来支持商业智能应用和决策分析。类事顾客细分、交叉销售、欺诈检测、顾客流失分析、商品销量预测等等,目前广泛应用于银行、金融、医疗、工业、零售和电信等行业。数据挖掘技术的发展对于各行各业来说,都具有重要的现实意义。

  数据挖掘技术具有以下特点:

  1. 处里的数据规模十分庞大,达到GB、TB数量级,甚至更大。

  2. 查询一般是决策制定者(用户)提出的即时随机查询,往往都后能 了形成精确的查询要求,时需靠系统本身寻找其机会感兴趣的东西。

  3. 在某些应用(如商业投资等)中,机会数据变化太快了 ,或者 要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。

  4. 数据挖掘中,规则的发现基于统计规律.或者 ,所发现的规则何必 适用于所有数据,本来当达到某一临界值时,即认为有效.或者 ,利用数据挖掘技术机会会发现少许的规则。

  5. 数据挖掘所发现的规则是动态的,它只反映了当前情况报告的数据库具有的规则,随着不断地向数据库中加入新数据,时需随时对其进行更新。

  数据挖掘是本身获得知识的技术。它的基础是数据,手段是各种算法,目的是获得数据中饱含的知识。发现知识何必 易事,其他同学 一个劲受到各种各样的局限,目前数据匮乏仍然是发现知识的瓶颈。随着数据分发和存储技术的发展,对少许数据的分析和使用成为一个新的大疑问。对数据挖掘应用而言,知识的发现趋于稳定一个极限,一个是数据极限,即数据要么非常庞大,要么数据量足够小,机会数据量小但维度非常大;那我是算法极限,即针对本来 数据(不同的性质,不同的形式)和本来 需求,目前所有的算法尚都后能 了很好地处里某些大疑问。或者 ,数据挖掘应用具一个每种:数据,算法,知识。

  北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准分发、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处里的全技术链条的共享开发平台。

  NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准分发、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、感情说说分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块,平台提供了客户端工具,云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个顶端件API可不时需无缝地融合到客户的各类简化应用系统之中,可兼容Windows,Linux, Android,Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台,可不时需供Java,Python,C,C#等各类开发语言使用。

  数据挖掘技术本身本来当前数据技术发展的新领域,文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处里何必 尽如人意,文本挖掘便日益重要起来,可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。在信息管理领域,综合应用数据挖掘技术和人工智能技术,获取用户知识、文献知识等各类知识,将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。

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