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當前,大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會**。 大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬件與集成設備領域,大數據將對芯片、存儲產業產
隨著計算機和網絡技術的飛速發展,信息量的增長遠遠**出了人們對信息獲取能力的增長。海量信息資源的有序存儲和利用越來越受到**的關注。現實社會里,由其在移動電子商務領域經常存在著對海量數據進行查詢顯示和瀏覽交易的需求。然而,面對海量級別的數據,我們首先要考慮的問題是如何提高海量數據的操作性能和處理效率。目前人們主要采取的海量數據處理措施主要包括:選用優秀的數據庫工具、優化查詢語句、加大虛擬內存、
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
漢語分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是其他中文信息處理的基礎,搜索引擎只是中文分詞的一個應用。其他的比如機器翻譯(MT)、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等等,都需要用到分詞。 漢語自動分詞是目前中文信息處理領域公認的一大難題,也是自然語言理解研究領域
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