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詞條說明
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
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
隨著中國互聯網新一輪的技術浪潮的到來,大數據已然從云端深入到社會的方方面面,并通過對數據的動態分析及洞察預測,發揮著為企業決策提供*依據的積極作用。大數據不僅變革了互聯網行業本身,同時也引發了互聯網相關產業鏈的重構。隨著數字化技術的創新與應用,行業運作模式也被大數據悄然改寫。 互聯網進入Web2. 0時代以來,社交媒體成為傳播主流,著重內容的分享、互動。傳播內容經歷了文字、圖文、音頻、短視頻、
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
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