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隨著計算機技術的發(fā)展，信息數(shù)據越來越多，如何從海量數(shù)據中提取對人們有價值的信息已經成為一個非常迫切的問題。由此產生了數(shù)據挖掘技術，它是一門新興的交叉學科，匯集了來自機器學習、模式識別、數(shù)據庫、統(tǒng)計學、人工智能等各領域的研究成果。聚類分析是數(shù)據挖掘中的一個重要研究領域。它在圖像處理、入侵檢測和生物信息學等方面有著極為重要的應用。數(shù)據挖掘是從大量數(shù)據中提取出可信、 新穎、 有效并能被人理解的模式的高級處理過程。 其目標是從數(shù)據庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、 有意義的知識。

數(shù)據無處不在，且大數(shù)據能夠超越“物聯(lián)網”、“云計算”開創(chuàng)自己的時代，這與其自身的特征密不可分。

第一，種類多。隨著社會進步，傳感器的種類與日增多且社交網絡、智能設備被更多人認可，數(shù)據類型也相對增多。目前，數(shù)據除去傳統(tǒng)的關系數(shù)據還包括視頻、網頁、文檔、音頻以及郵件等尚未處理、不具備結構模式或者半結構模式的數(shù)據。

第二，高速流動。傳統(tǒng)的數(shù)據流動速度是指對數(shù)據擷取、存數(shù)及分析具有價值信息的速度。然而，大數(shù)據因為其數(shù)據量的巨大，快速變動的數(shù)據形成數(shù)據流的特點，傳統(tǒng)的處理方式已經無法處理這樣高速流動的數(shù)據，進而數(shù)據處理已經由tb級上升到pb級。

第三，數(shù)據量巨大。一般，大數(shù)據指的是超過10tb規(guī)模的數(shù)據量。而導致這種結果的原因有三，一是我們?yōu)槟軌蛄私飧�多事物而不斷使用各類儀器，并存儲這些事物部分或者全部的數(shù)據;二是集成電路的成本降低使得很多儀器智能化發(fā)展，自行存儲數(shù)據;三是我們?yōu)槟軌螂S時傳遞信息而使用各類的通信工具，尤其是機器到機器傳遞方式的誕生更是導致了交流數(shù)據激增。

第四，低價值密度。雖然數(shù)據量不斷增長，但是這些數(shù)據中具有意義的信息卻沒有以相應比例進行增長，這會加大我們獲得需要信息的難度 。例如，“4v” 不僅代表數(shù)據量巨大，同時也代表數(shù)據分析將會更加復雜，更難達到要求的效率。

數(shù)據挖掘是大數(shù)據時代的關鍵技術，一般，數(shù)據挖掘的功能有兩類，即描述和預測。描述性挖掘用于展現(xiàn)集體數(shù)據的一般特性，而預測性挖掘用于推算處理數(shù)據，完成預測目的。數(shù)據玩具功能同目標數(shù)據的類型有關，有些功能適用于不同類型的數(shù)據，有些功能則只適用于某種特定數(shù)據。數(shù)據挖掘功能能夠讓人得知未知信息，提升數(shù)據價值，從而應用到了不同領域。

北京理工大學大數(shù)據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發(fā)的nlpir大數(shù)據語義智能分析技術是滿足大數(shù)據挖掘對語法、詞法和語義的綜合應用。nlpir大數(shù)據語義智能分析平臺是根據中文數(shù)據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準采集、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)網內容處理的全技術鏈條的共享開發(fā)平臺。

nlpir大數(shù)據語義智能分析平臺主要有精準采集、文檔轉化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，云服務與二次開發(fā)接口等多種產品使用形式。各個中間件api可以無縫地融合到客戶的各類復雜應用系統(tǒng)之中，可兼容windows，linux， android，maemo5, freebsd等不同操作系統(tǒng)平臺，可以供java，python，c，c#等各類開發(fā)語言使用。

在現(xiàn)今社會，數(shù)據挖掘技術已經可以被應用與所有的領域和行業(yè)中。在人們生活里的各個方面幾乎都可以用到數(shù)據挖掘技術數(shù)據挖掘技術不但給我們的日常生活帶來了巨大的改變和影響，并且這種影響還深深的改變著我們的生活方式。在各個領域的應用也會越來越廣泛和深入，相關的研究也會越來越全面和深入，綜合應用數(shù)據挖掘技術和人工智能技術，為各個行業(yè)提供更多幫助。