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2017-2-23
发表于 2018-4-3 15:39:09 |显示全部楼层
  随着计算机技术的革新,互联网新媒体的快速发展,人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据,因此我们获取数据的速度和规模不断增长,大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。
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  数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中提取隐含在其中的人们事先未知、但潜在有用的信息和知识过程。数据挖掘需要经历数据收集、数据分析和数据可视化等三个必要阶段:
  (一)数据收集
  数据收集是挖掘大数据巨大价值的第一步。个性化学习往往因为片段化不全面的数据信息而不能为学生提供一个良好的发展机会,并且因为缺乏可靠依据而过于依赖经验判断。大数据意味着对海量的复杂数据进行全面的收集,包括结构化与非结构化数据的收集。数据收集可以采用不同的方法。
  (二)数据分析
  数据分析包括整合、分类、关联分析等操作,形成分析结果,用于预测学习行为、优化教育决策、改善学习评估、提供学习反馈及建议等。当数据被转换成一个可用的形式之后,将分析数据生成可利用信息。数据分析需要实时的数据处理,主要有流处理、批量处理以及两种模式融合等三种思路。
  (三)数据可视化
  数据可视化是挖掘大数据价值的最后阶段,通过对数据进行收集与分析,最终需要将数据分析结果以用户能够识别和接受的图形语言呈现出来,这就是数据的可视化。
  大数据时代的来临,引领学习方式发生变革,基于大数据学习分析技术的个性化学习成为教育学和认知科学的研究趋势。提供有针对性的个性化学习是教育发展方向,是技术回归教育本质的实践。
  NLPIR大数据语义智能分析平台针对大数据内容采编挖搜的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的最新研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大数据时代语义智能分析的一大利器。
  NLPIR大数据语义智能挖掘平台,针对大数据内容处理的需要,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和网络搜索的技术,提供了客户端工具、云服务、二次开发接口。
  NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求,包括大数据完整的技术链条:网络抓取、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
  随着数据挖掘技术应用范围的不断扩展,人类社会的方方面年几乎都会被数据挖掘涉足。尽管数据挖掘原本是作为一项技术出现的,但由于数据挖掘本身独有的理念给人们处理解决各类问题都提供了一个新的思路和方法,在这一点上数据挖掘一定程度上等同于一种方法论,在未来的一段时期里必将对人类生产生活产生重大影响。
  你可以是高校老师与学生,用之于报告、论文等各种文本的处理;
  你可以是专业计算机、数据分析专家,用之于技术、项目等研发;
  你可以是编辑、自媒体人,用之于内容挖掘、审核与自动生成。
  ......
  当然,大数据语义智能挖掘平台能做的,还有更多!
  我们的目标:读懂自然语言,挖掘数据价值,智能服务生活!



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