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當今,數據挖掘研究被認為是繼互聯網之后信息技術領域的又一個新浪潮,許多高科技預測*認為:過去五年,高科技的發展已基本完成了**階段的使命一一網絡化;未來的五年,高科技將進入其*二階段的發展——以數據挖掘為基礎的知識管理。數據挖掘作為知識開發和創新的數學工具可以廣泛地應用于金融、市場開發、醫療診斷決策、交通管理、企業業績評枯等眾多的社會信息化領域,以此提高上述行業數據分析的可靠性和精確度。 數據
從所周知,大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了, 而較重要的現實是對大數據進行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的,深入的,有**的信息。 那么越來越多的應用涉及到大數據,而這些大數據的屬性,包括數量,速度, 多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性,所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要, 可以說是決定較終信息是否有**的決定性因素。 大數據分析的基礎就是以可視化分析、數據挖掘算法、
隨著計算機技術和網絡技術的*發展,互聯網上共享的文本呈海量趨勢增長,包括各種環境下的大文本和社交媒體文本等。如何有效存儲、管理、檢索和使用這些文本數據,是擺在人們面前巨大的挑戰和亟待解決的研究問題。文本語義分析與挖掘是解決上述問題的基礎。 互聯網大環境下的共享文本具備特殊的屬性:1)半結構化;2)多尺度;3)海量;4)復雜關聯;5)多樣化。LJParser文本語義分析系統結合人工智能、統計分析
當今,信息技術為人類步入智能社會開啟了大門,帶動了互聯網、物聯網、電子商務、現代物流、網絡金融等現代服務業發展,催生了車聯網、智能電網、新能源、智能交通、智能城市、**裝備制造等新興產業發展.現代信息技術正成為各行各業運營和發展的引擎.但這個引擎正面臨著大數據這個巨大的考驗.各種業務數據正以幾何級數的形式爆發,其格式、收集、儲存、檢索、分析、應用等諸多問題,不再能以傳統的信息處理技術加以解決,對
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