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NLPIR智能挖掘系統基于自然語義深度挖掘


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  • 詞條

    詞條說明

  • 大數據關鍵敏感詞采集系統

    互聯網自產生那天起就有著強大的功能,隨著世界網民數量的激增,近十年來,移動互聯網網民較是呈現指數級的增長。在Web2.0的新環(huán)境下,基于互聯網的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網絡購物商業(yè)平臺等所有開放平臺成為巨大的信息場,這些信息不僅巨大(數據存儲量已經從TB級別升至PB級別),而且體現了及時性、互動性、流動性等屬性,傳統的數據收集(主要指結構性數據)和輿情分析方法處理能力非常有限,也影響

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    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(yè)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(guī)律的技術,主要有數據準備、規(guī)律尋找和規(guī)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(guī)律尋找

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    隨著計算機技術的革新,互聯網新媒體的快速發(fā)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(guī)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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