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隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，信息數(shù)據(jù)越來越多，如何從海量數(shù)據(jù)中提取對(duì)人們有價(jià)值的信息已經(jīng)成為一個(gè)非常迫切的問題。由此產(chǎn)生了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它是一門新興的交叉學(xué)科，匯集了來自機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等各領(lǐng)域的研究成果。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。它在圖像處理、入侵檢測(cè)和生物信息學(xué)等方面有著極為重要的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取出可信、 新穎、 有效并能被人理解的模式的高級(jí)處理過程。 其目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、 有意義的知識(shí)。

數(shù)據(jù)無處不在，且大數(shù)據(jù)能夠超越“物聯(lián)網(wǎng)”、“云計(jì)算”開創(chuàng)自己的時(shí)代，這與其自身的特征密不可分。

第一，種類多。隨著社會(huì)進(jìn)步，傳感器的種類與日增多且社交網(wǎng)絡(luò)、智能設(shè)備被更多人認(rèn)可，數(shù)據(jù)類型也相對(duì)增多。目前，數(shù)據(jù)除去傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)還包括視頻、網(wǎng)頁、文檔、音頻以及郵件等尚未處理、不具備結(jié)構(gòu)模式或者半結(jié)構(gòu)模式的數(shù)據(jù)。

第二，高速流動(dòng)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)流動(dòng)速度是指對(duì)數(shù)據(jù)擷取、存數(shù)及分析具有價(jià)值信息的速度。然而，大數(shù)據(jù)因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)量的巨大，快速變動(dòng)的數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)流的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的處理方式已經(jīng)無法處理這樣高速流動(dòng)的數(shù)據(jù)，進(jìn)而數(shù)據(jù)處理已經(jīng)由tb級(jí)上升到pb級(jí)。

第三，數(shù)據(jù)量巨大。一般，大數(shù)據(jù)指的是超過10tb規(guī)模的數(shù)據(jù)量。而導(dǎo)致這種結(jié)果的原因有三，一是我們?yōu)槟軌蛄私飧�多事物而不斷使用各類儀器，并存儲(chǔ)這些事物部分或者全部的數(shù)據(jù);二是集成電路的成本降低使得很多儀器智能化發(fā)展，自行存儲(chǔ)數(shù)據(jù);三是我們?yōu)槟軌螂S時(shí)傳遞信息而使用各類的通信工具，尤其是機(jī)器到機(jī)器傳遞方式的誕生更是導(dǎo)致了交流數(shù)據(jù)激增。

第四，低價(jià)值密度。雖然數(shù)據(jù)量不斷增長(zhǎng)，但是這些數(shù)據(jù)中具有意義的信息卻沒有以相應(yīng)比例進(jìn)行增長(zhǎng)，這會(huì)加大我們獲得需要信息的難度 。例如，“4v” 不僅代表數(shù)據(jù)量巨大，同時(shí)也代表數(shù)據(jù)分析將會(huì)更加復(fù)雜，更難達(dá)到要求的效率。

數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)時(shí)代的關(guān)鍵技術(shù)，一般，數(shù)據(jù)挖掘的功能有兩類，即描述和預(yù)測(cè)。描述性挖掘用于展現(xiàn)集體數(shù)據(jù)的一般特性，而預(yù)測(cè)性挖掘用于推算處理數(shù)據(jù)，完成預(yù)測(cè)目的。數(shù)據(jù)玩具功能同目標(biāo)數(shù)據(jù)的類型有關(guān)，有些功能適用于不同類型的數(shù)據(jù)，有些功能則只適用于某種特定數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘功能能夠讓人得知未知信息，提升數(shù)據(jù)價(jià)值，從而應(yīng)用到了不同領(lǐng)域。

北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒?yàn)室張華平主任研發(fā)的nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)是滿足大數(shù)據(jù)挖掘?qū)φZ法、詞法和語義的綜合應(yīng)用。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺(tái)是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開發(fā)平臺(tái)。

nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺(tái)主要有精準(zhǔn)采集、文檔轉(zhuǎn)化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)計(jì)、文本聚類、文本分類、摘要實(shí)體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉(zhuǎn)換等十余項(xiàng)功能模塊，平臺(tái)提供了客戶端工具，云服務(wù)與二次開發(fā)接口等多種產(chǎn)品使用形式。各個(gè)中間件api可以無縫地融合到客戶的各類復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)之中，可兼容windows，linux， android，maemo5, freebsd等不同操作系統(tǒng)平臺(tái)，可以供java，python，c，c#等各類開發(fā)語言使用。

在現(xiàn)今社會(huì)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)可以被應(yīng)用與所有的領(lǐng)域和行業(yè)中。在人們生活里的各個(gè)方面幾乎都可以用到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不但給我們的日常生活帶來了巨大的改變和影響，并且這種影響還深深的改變著我們的生活方式。在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用也會(huì)越來越廣泛和深入，相關(guān)的研究也會(huì)越來越全面和深入，綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)，為各個(gè)行業(yè)提供更多幫助。