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近些年，由于以社交網(wǎng)站、基于位置的服務(wù)lbs 等為代表的新型信息產(chǎn)生方式的涌現(xiàn)，以及云計算、移動和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，無處不在的移動、無線傳感器等設(shè)備無時不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)以億計用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)時時刻刻都在產(chǎn)生著數(shù)據(jù)交互，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。在當(dāng)下，大數(shù)據(jù)炙手可熱，不管是企業(yè)還是個人都在談?wù)摶蛘邚氖麓髷?shù)據(jù)相關(guān)的話題與業(yè)務(wù)，我們創(chuàng)造大數(shù)據(jù)同時也被大數(shù)據(jù)時代包圍。在大量的數(shù)據(jù)中找到有意義的模式和規(guī)則。在大量數(shù)據(jù)面前，數(shù)據(jù)的獲得不再是一個障礙，而是一個優(yōu)勢。對于數(shù)據(jù)量早已逾越tb、增長率驚人、實時性高的大數(shù)據(jù)，如何分析、管理、利用大數(shù)據(jù)等工作仍將面臨若干的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)是為更經(jīng)濟(jì)地從高頻率的、大容量的、 不同結(jié)構(gòu)和類型的數(shù)據(jù)中獲取價值而設(shè)計的新一代構(gòu)架和技術(shù)。所有對大數(shù)據(jù)的定義基本上是從大數(shù)據(jù)的特征出發(fā)，通過這些特征的闡述和歸納給出其定義。在這些定義中，可將大數(shù)據(jù)的特點總結(jié)為：規(guī)模性(volume)、多樣性(variety)、高速型(velocity )和價值性(value)。

大數(shù)據(jù)的核心：數(shù)據(jù)挖掘。從頭至尾我們都脫離不了數(shù)據(jù)挖掘。其實從大學(xué)到現(xiàn)在一直都接觸數(shù)據(jù)挖掘，但是我們不關(guān)心是什么是數(shù)據(jù)挖掘，我們關(guān)心的是我們?nèi)绾瓮ㄟ^數(shù)據(jù)挖掘過程中找到我們需要的東西。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式學(xué)習(xí)，統(tǒng)計學(xué)等。通過對大數(shù)據(jù)高度自動化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業(yè)、商家、用戶調(diào)整市場政策、減少風(fēng)險、理性面對市場，并做出正確的決策。目前，在很多領(lǐng)域尤其是在商業(yè)領(lǐng)域如銀行、電信、電商等，數(shù)據(jù)挖掘可以解決很多問題，包括市場營銷策略制定、背景分析、企業(yè)管理危機(jī)等。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、web 數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘的過程實際就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，所以其核心就在于數(shù)據(jù)的分析方法。要想確保分析方法的科學(xué)性，就必須確保所采用算法的科學(xué)性和可靠性，獲取數(shù)據(jù)潛在規(guī)律，并采取多元化的分析方法促進(jìn)問題的解決和優(yōu)化。

北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒炇覐埲A平主任研發(fā)的nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)是對語法、詞法和語義的綜合應(yīng)用。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開發(fā)平臺。

其中kgb(knowledge graph builder)知識圖譜引擎是我們自主研發(fā)的知識圖譜構(gòu)建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎(chǔ)上，采用kgb語法實現(xiàn)了實時高效的知識生成，可以從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取各類知識，并實現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。kgb同時可以定義不同的動作，如抽取動作，并能自定義各類后處理程序。利用kgb知識圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細(xì)報價信息，方便進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構(gòu)建。

隨著云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展和完善，相信大數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用會越來越廣泛和深入，相關(guān)的研究也會越來越全面和深入，在信息管理領(lǐng)域，綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)，獲取用戶知識、文獻(xiàn)知識等各類知識，將是實現(xiàn)知識檢索和知識管理發(fā)展的必經(jīng)之路。