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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
自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中,大量使用了編譯原理相關的技術,例如詞法分析,語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術。作為一由人類自身創造的符號,自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。 大數據的**是利用數據的**,機器學習是利用數據**的關鍵技術,對于大數據而言,機器學習是不可或缺的。相反,對于機器學習而言,越
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
互聯網自產生那天起就有著強大的功能,隨著世界網民數量的激增,近十年來,移動互聯網網民較是呈現指數級的增長。在Web2.0的新環境下,基于互聯網的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網絡購物商業平臺等所有開放平臺成為巨大的信息場,這些信息不僅巨大(數據存儲量已經從TB級別升至PB級別),而且體現了及時性、互動性、流動性等屬性,傳統的數據收集(主要指結構性數據)和輿情分析方法處理能力非常有限,也影響
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