「摘要」在以互联网为核心，信息不断发展的今天，文本信息作为最重要的网络资源，其中隐含着大量的模式与知识亟待发现与利用。虽然在广泛的数据资源中充斥着大量非结构化或者半结构化的数据资源，但是通过信息标注技术处理后，大部分数据均可结构化，形成文本资源。文本挖掘作为数据挖掘的分支，就是指从文本数据中抽取有价值的，事先未知的、可理解、最终可用的信息和知识的过程，即数据挖掘的对象全部由文本信息组
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2023-10-04 22:37:46
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1. 简介大数据时代正在唤醒企业通过利用客户数据获得竞争优势的机会。数据的广泛使用性和高度复杂性让仅使用传统决策技术来盈利变成不可能。这些传统方法主要使用电子表格，数据库查询和其它商业智能工具。另外，人们对从大数据中提取的有用信息和知识方法越来越感兴趣，这使得决策风格从基于经验直觉逐渐转变成数据驱动。与此同时，强大的计算机和互联网技术，海量数据和高效算法的融合，催化了数据科学和数据挖掘技术的发展，
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2023-08-10 20:19:38
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什么是文本挖掘文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技
原创
2023-04-19 16:07:34
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# 实现大数据挖掘系统代码指导
## 1. 流程概述
为实现大数据挖掘系统代码，我们需要按照以下步骤来进行：
```mermaid
erDiagram
实现大数据挖掘系统代码 {
理解需求: {
确定目标,
收集数据
}
数据预处理: {
数据清洗,
接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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文章目录1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)1.1HDFS优缺点2.HDFS组成架构3.HDFS体系结构4.HDFS读数据过程5. HDFS写数据过程6. HDFS主要组件的功能7.NameNode和SecondaryNameNode 1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的，在廉价的硬件上部署。HDF
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2023-10-06 18:56:36
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我第一次接触自然语言处理还是研一的时候，当时我读的是那本经典书籍《数学之美》，之后我就对NLP/文本挖掘/IR方向兴趣比较大，所以也一直想毕业后去搜索相关公司。但是考虑到自己的基础水平，迟迟没有深入研究，其实主要原因是我一直在补计算机类基础知识呢，因为我是比较看重基础的，现在还差编译原理了，时间不够用了，也得感叹下，要学的知识太多了。前几天双11买了本《统计自然语言处理》，打算深入的研究下，所
大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ... 当“大数据”铺天盖地般向我们
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2023-09-22 21:12:43
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大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，酝馥君已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期酝馥君就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。什么是大数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不
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2023-09-11 11:42:15
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大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。关注作者：需要大数据学习视频资料关注我什么是大数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人
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2023-09-14 17:09:19
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作者：Flyingis 数据挖掘是一个由数据库、人工智能、数理统计和可视化等多学科与技术交叉、渗透、融合形成的交叉学科。地理空间数据挖掘(Geospatial Data Mining)是数据挖掘的一个研究分支，即从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的
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2023-07-26 14:45:38
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目录 文章目录目录前言正文1.数据挖掘概述1.1 数据挖掘的概念1.2 数据挖掘的功能1.2.1常见的数据挖掘功能:1.2.2数据挖掘功能详细介绍：1.3 数据挖掘运用到的技术1.4 大数据挖掘和传统数据挖掘的区别2. 大数据挖掘的计算框架2.1 大数据挖掘计算框架2.1.1 Hadoop框架2.1.2 典型大数据计算框架对比2.2 大数据挖掘处理基本流程2.2.1 大数据对数据的处理与传统的处理
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2023-09-25 20:53:44
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# 时空大数据挖掘系统实现指南
在当今数据驱动的时代，时空大数据挖掘系统能够通过分析时间和空间数据，揭示出深层次的信息与规律。对于初学者来说，完整地理解并实现这样的系统或许有些困难。在本文中，我将带领你逐步了解如何构建一个时空大数据挖掘系统。
## 系统实现流程
首先，让我们简要概述一下实现这个系统的步骤：
| 步骤 | 描述
大数据挖掘方法介绍在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。
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2023-08-31 00:27:19
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大数据的特征：HACE 原则 （large-volume,
heterogeneous,
autonomous sources with distributed and decentralized control, and seeks to explore
complex and
evolvin
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2023-10-23 21:51:59
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首先，数据挖掘简单的来说就是从一堆数据里面找有价值的东西。现在数据也是资产，将来会有一个经营数据的公司。所以数据是新的石油，我们要从这里采矿，练成各种各样有用的东西。所以谁拥有数据，谁就拥有未来，数据是企业未来的核心竞争力。 大数据的一个特点是数据量大，它必须达到一个程度，大数据在2012年的时候已经有PB级了。 大数据的结构是非结构化的，我
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2024-01-02 11:35:20
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文章目录第三章 关联数据挖掘首先明确本章需要学习掌握的内容几个重要概念关联规则挖掘算法关联规则评估（理解）1.什么是关联规则挖掘？经典例子——购物篮分析其他应用举例[考点]数据集中支持度的计算频繁项集项集支持度计数 support count支持度 support[考点]关联规则的强度——置信度和支持度的计算关联规则衡量关联规则的强度——支持度 置信度2.挖掘关联规则的一般步骤1.**频繁项集产
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2024-01-26 22:12:32
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大数据时代，如何充分挖掘数据资源所蕴含的价值，正成为各国IT产业、学术界、政府共同关注的焦点。 在各个行业中利用大数据技术来分析行业状况和事件趋势已成为共识并得到广泛应用。 随着数据信息资源的不断增加，提高大数据分析技术显得尤为重要。 Python是这个重要的大数据应用辅助工具。 它功能强大，操作简单，逻辑语法通俗易懂。 该代码是有效的。 因
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2023-09-14 23:11:30
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数据： 是对事物审慎、客观的记录。是以一种结构化的方式记录事件发生的相关数据。大数据： 是无法被传统工具直接出处理、分析的数据，大多是半结构化以及非结构化数据，仅有少量是结构化数据。结构化数据是有关联性定义的固定结构数据。如：数据库里的每一条数据。半结构化数据是具有一定程度的编码设定与格式，但仍有部分数据无法统一格式。如：电子邮件、HTML的网页数据。非结构化数据没有统一格式。如:图片、声音、影像
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2023-10-24 10:44:42
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在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
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2023-07-19 14:23:54
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