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數據挖掘(Data Mining),又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程,簡單的說,數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。 NLPIR數據挖掘技術的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。 ⑴關聯分析(association
近年來,隨著移動互聯網和自媒體的興起與發展,互聯網空間日益豐富、熱鬧,人人享有“麥克風”的時代逐漸成為現實,網絡空間一度成為眾聲喧嘩之地。然而,在拓展人們生活空間的同時,互聯網中的不實信息、不良行為等“負能量”和“噪音”也開始滋生傳播,不僅侵害個人隱私和財產安全,也威脅著從虛擬空間到現實空間的秩序。 信息網絡以激濁揚清為**要義。網絡化生活已成為人們的基本生活形態,對于廣大群眾來說,信息網絡絕不
Nlpir Parser智能平臺靈玖軟件新推出的文本挖掘系統
文本挖掘已經成為數據挖掘中一個日益流行而重要的研究領域。與一般數據挖掘以關系、事務和數據倉庫中的結構數據為研究目標所不同的是,文本挖掘所研究的文本數據庫, 由來自各種數據源的大量文檔組成。這些文檔可能包含標題、作者、出版日期、長度等結構化數據, 也可能包含摘要和內容等非結構化的文本成分,而且這些文檔的內容是人類所使用的自然語言,計算機很難處理其語義。因此傳統的信息檢索技術已不適應日益增加的大量文
當前,大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會**。 大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬件與集成設備領域,大數據將對芯片、存儲產業產
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