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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。海量數據的存儲、應用及挖掘已成為人們急需解決的難題。 數據挖掘是一門新興的學科,它誕生于20世紀80年代,主要面向商業應用的人工只能研究領域。大數據是無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的
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
隨著Internet上文檔信息的迅猛發展,文本挖掘成為處理和組織大量文檔數據的關鍵技術。存儲信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認為比數據挖掘具有較高的商業潛力. 當數據挖掘的對象完全由文本這種數據類型組成時,這個過程就稱為文本數據挖掘. 事實上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。 數據挖掘(Data Mining),就是從存放在數據庫,數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中獲取有效
網絡已經全面融入經濟社會發展的各個領域,成為人們學習、工作、生活的新空間。數據顯示,中國網民規模已達7.31億,其中手機網民6.95億,增長率連續三年**過10%。和人們的現實生活環境一樣,網絡空間同樣需要天朗氣清、生態良好。維護網絡安全,需要構建網絡規則。 近年來,多部涉及互聯網的法律法規密集出臺,相關部門對網絡空間的治理不斷走向縱深,在不少市民看來,網絡空間建法立制才能筑牢安全基石。 “互聯網
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