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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。 作為大數據挖掘領域中的一個重要研究分支,文本挖掘與處理主要研究從非結構化及半結構化的海量Web文本信息中挖掘有**的信息,處理其中可能隱藏著的概念及其聯系,并完成可能的
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、
新世紀以來信息技術呈現出指數級的增長、爆發式的增長,數字化、網絡化、智能化加快普及應用,特別是互聯網、大數據、人工智能技術與**制造技術深度融合所形成的新一代智能制造技術,成為了新一輪工業革命的**競爭力、**驅動力。 大數據是現代人工智能發展的基礎,依托于大數據的數據挖掘是人工智能的底層邏輯,而擁有數據挖掘技能數據科學家則是人工智能領域內不可或缺的良好人才。 大數據的應用十分廣泛,不僅能產生巨
自然語言處理是一門研究能實現人與計算機之間用自然語言處理進行有效的通信與方法的一門學科,它是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。普遍認為它主要是應用計算機技術,通過可計算的方法對自然語言處理的各級語言單位(字,詞,語句,篇章等)進行轉換,傳輸,存儲,分析等加工處理的學科,是一門融合了語言學,計算機學,數學等學科于一體的交叉性學科。 人類自然語言通常以詞為基本構成單位,進而構成句子,再由
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