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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
文本挖掘(Text Mining)是一個從結構化或非結構化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過程。文本挖掘的主要目的是從非結構化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識。可以看成是基于數據庫的數據挖掘或知識發現的擴展。 文本挖掘是從數據挖掘發展而來,因此其定義與我們熟知的數據挖掘定義相類似。但與傳統的數據挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現在:文檔本身是半結構化或非結構化的,無確定形式并
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、
隨著計算機技術的革新,互聯網新媒體的快速發展,人們的生活已經進入高速信息時代。我們每天的生活都要產生大量數據,因此我們獲取數據的速度和規模不斷增長,大量數據不斷的被存入存儲介質中形成海量數據。 數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識過程。數據挖掘需要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要
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