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隨著中國互聯(lián)網(wǎng)新一輪的技術(shù)浪潮的到來,大數(shù)據(jù)已然從云端深入到社會(huì)的方方面面,并通過對(duì)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)分析及洞察預(yù)測,發(fā)揮著為企業(yè)決策提供*依據(jù)的積極作用。大數(shù)據(jù)不僅變革了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)本身,同時(shí)也引發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)。隨著數(shù)字化技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用,行業(yè)運(yùn)作模式也被大數(shù)據(jù)悄然改寫。 互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入Web2. 0時(shí)代以來,社交媒體成為傳播主流,著重內(nèi)容的分享、互動(dòng)。傳播內(nèi)容經(jīng)歷了文字、圖文、音頻、短視頻、
Internet是**信息共享的基礎(chǔ)設(shè)施,是一種開放和面向 所有用戶的技術(shù)。它一方面要保證信息方便、快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的傳播。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析是一種管理信 息傳播的重要手段。它是網(wǎng)絡(luò)信息安全**理論與關(guān)鍵技術(shù) 研究網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析所涉及的新理論、新體系結(jié)構(gòu)、新方法和新技術(shù)。 內(nèi)容過濾技術(shù)一般包括名單過濾技術(shù)、關(guān)鍵詞過濾技術(shù)、圖像過濾技術(shù)、模板過濾技術(shù)和智能過濾技術(shù)等。目前,內(nèi)容過濾技術(shù)還
靈玖:Nlpir Parser智能語義平臺(tái)提升文本挖掘效果
大數(shù)據(jù)挖掘是伴隨者互聯(lián)網(wǎng)的普及應(yīng)用和傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)的不足提出并發(fā)展起來的。大數(shù)據(jù)挖掘是從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式(其中的數(shù)據(jù)可以存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中),它旨在解決數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、知識(shí)抽取以及較廣泛的商業(yè)問題。 作為大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究分支,文本挖掘與處理主要研究從非結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)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(lián)系,并完成可能的
大數(shù)據(jù)漢語分詞:靈玖NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。 NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測、時(shí)序模式和偏差分析等。 ⑴關(guān)聯(lián)分析(association
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NLPIR語義挖掘助各行業(yè)建數(shù)據(jù)內(nèi)容處理技術(shù)屏障
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