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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、
Nlpir Parser智能平臺靈玖軟件新推出的文本挖掘系統
文本挖掘已經成為數據挖掘中一個日益流行而重要的研究領域。與一般數據挖掘以關系、事務和數據倉庫中的結構數據為研究目標所不同的是,文本挖掘所研究的文本數據庫, 由來自各種數據源的大量文檔組成。這些文檔可能包含標題、作者、出版日期、長度等結構化數據, 也可能包含摘要和內容等非結構化的文本成分,而且這些文檔的內容是人類所使用的自然語言,計算機很難處理其語義。因此傳統的信息檢索技術已不適應日益增加的大量文
數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
自然語言通常是指一種自然地隨文化演化的語言。英語、漢語、日語為自然語言的例子,而世界語則為人造語言,即是一種為某些特定目的而創造的語言。 自然語言具備兩個屬性:語言屬性與自然屬性?!罢Z言”屬性表現為公認的某些約定俗成的內在規律性;“自然”屬性是說并不存在某個人為制造的、嚴格的語法規則體系來約定人們的語言表達方式,這是和程序設計語言大相徑庭的。自然語言需要遵循一定的內在規律,但較大程度上是“存在即
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