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“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的到來(lái)，標(biāo)志著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型已駛?cè)胍粋�(gè)新的方向�；ヂ�(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟(jì)體系的不斷融合及滲透，進(jìn)一步拓展了經(jīng)濟(jì)邊界。伴隨我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革全面發(fā)力，互聯(lián)網(wǎng)成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展不可替代的重要驅(qū)動(dòng)力。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和收集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)挖掘是關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說(shuō)是大數(shù)據(jù)最關(guān)鍵也是最基本的工作。通常而言，數(shù)據(jù)挖掘也稱(chēng)為data mining，或知識(shí)發(fā)現(xiàn)knowledge discovery from data，泛指從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知但潛在的有用信息和模式的一個(gè)工程化和系統(tǒng)化的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘的特性大致有以下四個(gè)方面：

1.應(yīng)用性：數(shù)據(jù)挖掘是理論算法和應(yīng)用實(shí)踐的完美結(jié)合。數(shù)據(jù)挖掘源于實(shí)際生產(chǎn)生活中應(yīng)用的需求，挖掘的數(shù)據(jù)來(lái)自于具體應(yīng)用，同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)又要運(yùn)用到實(shí)踐中去，輔助實(shí)際決策。所以，數(shù)據(jù)挖掘來(lái)自于應(yīng)用實(shí)踐，同時(shí)也服務(wù)于應(yīng)用實(shí)踐，數(shù)據(jù)是根本，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向，其中涉及到算法的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)都需考慮到實(shí)際應(yīng)用的需求，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行抽象和泛化，將好的算法應(yīng)用于實(shí)際中，并在實(shí)際中得到檢驗(yàn)。

2.工程性：數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)由多個(gè)步驟組成的工程化過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用特性決定了數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是算法分析和應(yīng)用，而是一個(gè)包含數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和管理、數(shù)據(jù)預(yù)處理和轉(zhuǎn)換、挖掘算法開(kāi)發(fā)和應(yīng)用、結(jié)果展示和驗(yàn)證以及知識(shí)積累和使用的完整過(guò)程。而且在實(shí)際應(yīng)用中，典型的數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程還是一個(gè)交互和循環(huán)的過(guò)程。

3.集合性：數(shù)據(jù)挖掘是多種功能的集合。常用的數(shù)據(jù)挖掘功能包括數(shù)據(jù)探索分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、時(shí)間序列模式挖掘、分類(lèi)預(yù)測(cè)、聚類(lèi)分析、異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)可視化和鏈接分析等。一個(gè)具體的應(yīng)用案例往往涉及多個(gè)不同的功能。不同的功能通常有不同的理論和技術(shù)基礎(chǔ)，而且每一個(gè)功能都有不同的算法支撐。

4.交叉性：數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)交叉學(xué)科，它利用了來(lái)自統(tǒng)計(jì)分析、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、信息檢索、數(shù)據(jù)庫(kù)等諸多不同領(lǐng)域的研究成果和學(xué)術(shù)思想。同時(shí)一些其他領(lǐng)域如隨機(jī)算法、信息論、可視化、分布式計(jì)算和最優(yōu)化也對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展起到重要的作用。數(shù)據(jù)挖掘與這些相關(guān)領(lǐng)域的區(qū)別可以由前面提到的數(shù)據(jù)挖掘的3個(gè)特性來(lái)總結(jié)，最重要的是它更側(cè)重于應(yīng)用。

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和創(chuàng)新，對(duì)數(shù)據(jù)處理的能力越來(lái)越來(lái)強(qiáng)，可以對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的分析和挖掘，并運(yùn)用到工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)  院、學(xué)校和銀行等各個(gè)行業(yè)場(chǎng)景。其中nlpir文本搜索與挖掘系統(tǒng)是針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的需要，融合了自然語(yǔ)言理解、網(wǎng)絡(luò)搜索和文本挖掘的技術(shù)，提供了用于技術(shù)二次開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)工具集。開(kāi)發(fā)平臺(tái)由多個(gè)中間件組成，各個(gè)中間件api可以無(wú)縫地融合到客戶(hù)的各類(lèi)復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)之中。

nlpir能夠全方位多角度滿(mǎn)足應(yīng)用者對(duì)大數(shù)據(jù)文本的處理需求，包括大數(shù)據(jù)完整的技術(shù)鏈條：網(wǎng)絡(luò)抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體抽取、詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞提取、語(yǔ)義信息抽取、文本分類(lèi)、情感分析、語(yǔ)義深度擴(kuò)展、繁簡(jiǎn)編碼轉(zhuǎn)換、自動(dòng)注音、文本聚類(lèi)等。