靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)挖掘大數(shù)據(jù)信息

時間：2017-02-06作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：127

　　數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策。
　　數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來;規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來。
　　數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先前未知，有效和可實用三個特征。先前未知的信息是指該信息是預(yù)先未曾預(yù)料到的，既數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識，甚至是違背直覺的信息或知識，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有**。
　　靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)是現(xiàn)在文本挖掘效果比較好的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘主要通過四個領(lǐng)域：統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)庫。所以，數(shù)據(jù)挖掘的主要方法可以粗分為：統(tǒng)計方法、機器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。
　　統(tǒng)計方法主要包括：回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類分析(系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關(guān)分析法等)、以及模糊集、粗集、支持向量機等。
　　機器學(xué)習(xí)方法主要包括：歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹、規(guī)則歸納等)、基于范例的推理CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。決策樹是一種常用于預(yù)測模型的算法，它通過將大量數(shù)據(jù)有目的分類，從中找到一些有**的，潛在的信息。它的主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要包括：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于本身良好的魯棒性、自組織自適應(yīng)性、并行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關(guān)注。


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