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大數據挖掘是伴隨者互聯網的普及應用和傳統信息檢索技術的不足提出并發展起來的。大數據挖掘是從大數據中發現有用的模式(其中的數據可以存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中),它旨在解決數據挖掘、信息檢索、知識抽取以及較廣泛的商業問題。面向大數據的挖掘比面向數據庫和數據倉庫的數據挖掘要復雜,因為大數據往往是無結構的,通常是用長的句子或短語來表達文檔類信息;有些則可能是半結構化的,當然也包括大量的異構信息、
自然語言理解是語言學、邏輯學、生理學、心理學、計算機科學和數學等相關學科發展和結合而形成的一門交叉學科;它能夠理解口頭語言或書面語言。 自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。NLU是自然語言理解(Natural Language Understanding)的縮寫。 隨著計算機技術和人工智能總體技術的發展,自然
隨著經濟**化的加速,**城市成為**經濟系統的**和網絡體系中的組織結點。《北京市國民經濟和社會發展*十二個五年規劃綱要》中明確指出要“以建設世界城市為努力目標,不斷提高北京在**城市體系中的地位和作用,發展友好城市成為北京走向世界的重要途徑。深化**友城交往,制定友好城市發展戰略,不斷擴大友好城市的范圍,擴展合作領域;完善高層互訪和對話機制,推進城市間經濟、科技、文化、教育、體育、環境、城市
數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
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