百姓网分类信息数据采集方法
https://www.360docs.net/doc/812159467.html, 百姓网商家分类列表以及详细信息采集本文介绍使用八爪鱼采集百姓网-婚纱摄影商家信息的方法
使用功能点：
分页列表及详细信息提取
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步骤1：创建采集任务
1）进入主界面，选择“自定义模式”
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百姓网商家分类列表以及详细信息采集图1
2）将要采集的网址复制粘贴到网站输入框中，点击“保存网址”
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步骤2：创建翻页循环
1）在页面右上角，打开“流程”，以展现出“流程设计器”和“定制当前操作”两个板块。将页面下拉到底部，点击“下一页”按钮，在右侧的操作提示框中，选择“循环点击下一页”
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百姓网商家分类列表以及详细信息采集图2
步骤3：创建列表循环
1）移动鼠标，选中页面里的第一个婚纱摄影的商家链接。选中后，系统会自动识别页面里的其他相似链接。在右侧操作提示框中，选择“选中全部”
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百姓网商家分类列表以及详细信息采集图3
2）选择“循环点击每个链接”，以创建一个列表循环
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百姓网商家分类列表以及详细信息采集图4
步骤4：提取培训信息
1）在创建列表循环后，系统会自动点击第一个婚纱摄影的商家链接，进入商家详情页。点击需要的字段信息，在右侧的操作提示框中，选择“采集该元素的文本”。继续选择要采集的字段，选择“采集该元素的文本”。重复以上操作，直至需要的字段选择完成
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百姓网商家分类列表以及详细信息采集图5
2）字段信息选择完成后，选中相应的字段，可以进行字段的自定义命名。完成后，点击左上角的“保存并启动”，启动采集任务
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百姓网商家分类列表以及详细信息采集图6
3）选择“启动本地采集”
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百姓网商家分类列表以及详细信息采集图7
步骤5：数据采集及导出
1）采集完成后，会跳出提示，选择“导出数据”。选择“合适的导出方式”，将采集好的婚纱摄影的商家数据导出
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百姓网商家分类列表以及详细信息采集图8 2）这里我们选择excel作为导出为格式，数据导出后如下图
相关采集教程：
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八爪鱼采集原理
美团商家信息采集
赶集招聘信息采集
八爪鱼——70万用户选择的网页数据采集器。
1、操作简单，任何人都可以用：无需技术背景，会上网就能采集。完全可视化流程，点击鼠标完成操作，2分钟即可快速入门。
2、功能强大，任何网站都可以采：对于点击、登陆、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据的网页，均可经过简单设置进行采集。
3、云采集，关机也可以。配置好采集任务后可关机，任务可在云端执行。庞大云采集集群24*7不间断运行，不用担心IP被封，网络中断。
4、功能免费+增值服务，可按需选择。免费版具备所有功能，能够满足用户的基本采集需求。同时设置了一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需要。
2018年分类信息网站行业58同城分析报告
2018年分类信息网站行业58同城分析报告 2018年12月
目录 一、58同城的发展历程 (5) 1、历史大事记 (5) （1）2005-2010年，以“分类信息网站”为定位，确立龙头地位 (6) （2）2010年，探索佣金模式，进入团购领域，2012年以失败离场 (6) （3）2013-2016，获巨额融资，开启“四大领域”投资收购 (8) （4）2016-2018年，业务整合，减员提效，战略下沉低线市场 (10) ①减员提效、梳理业务，改善财务状况 (10) ②下沉低线市场，上线“58 同镇” (11) ③体验升级，技术优化，提升货币化率 (11) 2、核心高管及股权梳理 (12) 二、58的商业模型和跟踪方法 (13) 1、商业模式：通过佣金、广告变现 (13) （1）流量增长来源：下沉低线市场，上线五八同镇、转转 (15) ①拓市场：下沉低线城市、乡村，上线58同镇 (16) ②拓业务：二手交易“转转” (17) （2）成熟业务货币化率提升：房产交易、二手车、人才招聘 (18) ①房产交易：有流量红利，竞争格局良好，技术带来体验提升 (19) ②同城、招聘业务：龙头地位，人工智能技术提升广告效率 (19) 2、成本和利润分析：减员提效显著提升利润空间 (20) （1）营销推广费用构成 (20) 三、二手房交易火爆，公司房产广告收入保持稳健增长 (22) 1、国内房地产步入存量时代，二手房交易市场空间广阔 (23) 2、房地产交易产业链增长，互联网企业深度挖掘广告价值 (25) 四、二手车市场政策放开，二手车或将成为新的战略业务 (26)
1、二手车的供需特点：供给来自一线城市，需求来自低线 (27) 2、“限迁政策”解除，二手车交易进入高增长期 (28) 3、竞争格局：资本驱动，传统企业 (30) 五、总结 (33)
信息融合技术
信息融合技术 1引言 融合(Fusion)的概念开始出现于70年代初期，当时称之为多源相关、多源合成、多传感器混合或数据融合(Data Fusion),现在多称之为信息融合(Information Fusion)或数据融合。 融合是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息，从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息过程。数据融合技术结合多传感器的数据和辅助数据库的相关信息以获得比单个传感器更精确、更明确的推理结果。经过融合的多传感器信息具有以下特征:信息的冗余性、互补性、协同性、实时性以及低成本性。 多传感器信息融合与经典信号处理方法之间存在本质的区别，其关键在于信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，而且可以在不同的信息层次上出现。 2信息融合的结构模型 由于信息融合研究内容的广泛性和多样性，目前还没有统一的关于融合过程的分类。
2.1按照信息表征层次的分类系统的信息融合相对于信息表征的层次相应分为三类:数据层融合、特征层融合和决策层融合。 数据层融合通常用于多源图像复合、图像分折与理解等方面，采用经典的检测和估计方法。特征层融合可划分为两大类:一类是目标状态信息融合，目标跟踪领域的大体方法都可以修改为多传感器目标跟踪方法;另一类是目标特性融合，它实质上是模式识别问题，具体的融合方法仍是模式识别的相应技术。 决策层融合是指不同类型的传感器观测同一个目标，每个传感器在本地完成处理，其中包括顶处理、特征抽取、识别或判决，以建立对所观察目标的初步结论。然后通过关联处理、决策层触合判决，最终获得联合推断结果。 2.2JDL模型(Joint Directors of Laboratories, JDL)和λ -JDL模型该模型将融合过程分为四个阶段:信源处理,第一层处理(即目标提取)、第二层处理(即态势提取)、第三层提取(即威胁提取)和第四层提取(即过程提取)。模型中的每一个模块都可以有层次地进一步分割，并且可以采用不同的方法来实现它们。 λ-JDL模型为JDL模型的简化，把0层包含进了1层，4层融入其他各层中。
信息分类方法
信息分类方法 信息分类常见的分类方法有两种： 线分类法 线分类法又称层级分类法，是指将分类对象按所选定的若干分类标志，逐次地分成相应的若干层级类目，并排列成一个有层次逐级展开的分类体系。分类体系的一般表现形式是大类、中类、小类等级别不同的类目逐级展开，体系中各层级所选用的标志不同，同位类构成并列关系，上下位类构成隶属关系。由一个类目直接划分出来的下一级各类目之间存在着并列关系，不重复，不交叉。 线分类法应遵循的基本原则： 1. 在线分类法中，由某一上位类类目划分出的下位类类目的总范围应与上位类类目范围相同（都属于家具）。 2. 当一个上位类类目划分成若干个下位类类目时，应选择一个划分标志（按照制作原料）。 3. 同位类类目之间不交叉、不重复，并只对应于一个上位类（木椅、木凳、木桌、木箱、木架）。 4. 分类要依次进行，不应有空层或加层。 线分类法的优缺点： ? 优点：层次性好，能较好地反映类目之间的逻辑关系，使用方便，既适合于手工处理信息的传统习惯，又便于计算机处理信息。 ? 缺点：线分类体系存在着分类结构弹性差（分类结构一经确定，不易改动）、效率较低（当分类层次较多时，代码位数较长，影响数据处理的速度）。 面分类法 面分类法又称平行分类法，它是将拟分类的商品集合总体，根据其本身的属性或特征，分成相互之间没有隶属关系的面，每个面都包含一组类目。将每个面中的一种类目与另一个面中的一种类目组合在一起，即组成一个复合类目。 服装的分类就是按照面分类法组配的。把服装用的面料、款式、穿着用途分为三个互相之间没有隶属关系的“面”，每个“面”又分成若干个类目。使用时，将有关类目组配起来。如：纯毛男式西装，纯棉女式连衣裙等。 面分类法应遵循的基本原则： 1. 根据需要，应将分类对象的本质属性作为分类对象的标志。 2. 不同面的类目之间不能相互交叉，也不能重复出现。 3. 每个面有严格的固定位置。 4. 面的选择以及位置的确定应根据实际需要而定。 面分类法的优缺点： ? 优点：具有较大的弹性，可以较大量地扩充新类目，不必预先确定好最后的分组，适用于计算机管理。 ? 缺点：组配结构太复杂，不便于手工处理，其容量也不能充分利用。 信息编码是将某一类信息赋予一定的符号，为了满足实际业务应用，编码需要具备以下基本原则： 1. 唯一性:编码必须保证每一个编码对象对应仅有一个代码。 2. 可扩展性: 代码结构必须能够适应编码对象不断增加的需要 3. 简单性：在不影响代码的容量和可扩展性的情况下, 代码尽量简短明确,以
(完整版)信息融合算法
信息融合算法 1 概述 信息融合又称数据融合，是对多种信息的获取、表示及其内在联系进行综合处理和优化的技术。经过融合后的传感器信息具有以下特征：信息冗余性、信息互补性、信息实时性、信息获取的低成本性。 1、组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上应用。 2、综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。 例：在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原出一个准确的有立体感的物体的图像。 3、融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。 4、相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息进行综合和优化。
2 技术发展现状 信息融合技术的方法，概括起来分为下面几种： 1)组合：由多个传感器组合成平行或互补方式来获得多组数据 输出的一种处理方法，是一种最基本的方式，涉及的问题有 输出方式的协调、综合以及传感器的选择。在硬件这一级上 应用。 2)综合：信息优化处理中的一种获得明确信息的有效方法。例： 在虚拟现实技术中，使用两个分开设置的摄像机同时拍摄到 一个物体的不同侧面的两幅图像，综合这两幅图像可以复原 出一个准确的有立体感的物体的图像。 3)融合：当将传感器数据组之间进行相关或将传感器数据与系 统内部的知识模型进行相关，而产生信息的一个新的表达式。 4)相关：通过处理传感器信息获得某些结果，不仅需要单项信 息处理，而且需要通过相关来进行处理，获悉传感器数据组 之间的关系，从而得到正确信息，剔除无用和错误的信息。 相关处理的目的：对识别、预测、学习和记忆等过程的信息 进行综合和优化。 3 算法描述 3.1 Bayes融合 Bayes融合是融合静态环境中多传感器低层数据的一种常用方法。
数据挖掘试卷一
数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习
信息融合方法研究进展
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/812159467.html, 信息融合方法研究进展 作者：陈慈张敬磊盖姣云王云 来源：《科技视界》2019年第17期 【摘要】从信息融合的起源，功能模型，数学模型，在民事上的应用以及发展趋势对多 源信息融合进行介绍，指出该领域的研究趋势，为信息融合的研究发展提供一些借鉴和启示。 【关键词】信息融合;功能模型;数学模型;综述 中图分类号： TP202 文献标识码： A 文章编号： 2095-2457（2019）17-0032-002 DOI：10.19694/https://www.360docs.net/doc/812159467.html,ki.issn2095-2457.2019.17.014 Research Progress on Information Fusion Methods CHEN Ci ZHANG Jing-lei GAI Jiao-yun WANG Yun （School of Transportation and Vehicle Engineering
信息分类方法及设备的生产技术
图片简介: 本技术实施例提供了一种信息分类方法及装置，首先将网络信息进行划分，获得词汇集合；然后从词汇集合汇中，获得与预先存储的各类别信息相匹配的类别词汇；计算每一类别词汇的权重，依据预先存储的每一类别信息中各类别词汇的关联关系，确定词汇集合包含的所有类别词汇所属的目标类别信息；依据词汇集合包含的所有类别词汇所属的目标类别信息，以及词汇集合包含的每一类别词汇相应的权重，计算每一目标类别信息的权重；最终依据每一目标类别信息的权重，确定网络信息所属类别信息，从而实现了对网络信息的分类。在进行信息推送时，可以将与用户关注的类别信息相应的网络信息推送给用户。 技术要求 1.一种信息分类方法，其特征在于，包括： 将网络信息进行划分，获得词汇集合，词汇集合至少包括一个词汇； 从所述词汇集合中，获得与预先存储的各类别信息相匹配的类别词汇，每一类别信息包括用于表征相应类别信息的至少一个类别词汇； 计算所述词汇集合中包含的每一类别词汇的权重，权重用于表征所述网络信息与相应类别词汇的关联程度； 依据预先存储的每一类别信息中各类别词汇的关联关系，确定所述词汇集合包含的所有类别词汇所属的目标类别信息； 依据所述词汇集合包含的所有类别词汇所属的目标类别信息，以及所述词汇集合包含的每一类别词汇相应的权重，计算每一目标类别信息的权重；
依据每一目标类别信息的权重，确定所述网络信息所属类别信息。 2.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，所述计算所述词汇集合中包含的每一类别词汇的权重包括： 依据所述词汇集合中包含的每一类别词汇在所述网络信息中出现的次数、出现的位置、所述词汇集合中所有类别词汇所属目标类别信息的个数，和，预先获得的每一目标类别信息的逆向文件频率中的一个或多个，计算每一类别词汇的权重，每一目标类别信息的逆向文件频率为待分类的网络信息总数与包含相应目标类别信息的网络信息个数的商的对数。 3.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，还包括： 通过分类器获得用于描述所述至少一个类别信息的所述网络信息。 4.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，所述依据每一目标类别信息的权重，确定所述网络信息所属类别信息包括： 判断每一目标类别信息的权重与第一预设阈值的大小关系； 将大于等于所述第一预设阈值的权重相应的目标类别信息，确定为所述网络信息所属类别信息。 5.根据权利要求1至4任一所述信息分类方法，其特征在于，还包括： 当所述词汇集合中包含的所有类别词汇所属目标类别信息的个数小于等于第二预设阈值时，执行步骤计算所述词汇集合中包含的每一类别词汇的权重。 6.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，还包括： 获取用户关注的类别信息； 将与用户关注的类别信息对应的网络信息发送至所述用户。 7.根据权利要求1所述信息分类方法，其特征在于，所述网络信息为股票类信息，每一类别信息包括股票全称、股票简称和股票代码。 8.一种信息分类装置，其特征在于，包括： 第一获取模块，用于将网络信息进行划分，获得词汇集合，词汇集合至少包括一个词汇； 第二获取模块，用于从所述词汇集合中，获得与预先存储的各类别信息相匹配的类别词汇，每一类别信息包括用于表征相应类别信息的至少一个类别词汇；
多传感器信息融合方法综述
万方数据
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多传感器信息融合方法综述 作者：吴秋轩， 曹广益 作者单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200030 刊名： 机器人 英文刊名：ROBOT 年，卷(期)：2003,25(z1) 被引用次数：2次 参考文献(5条) 1.周锐;申功勋;房建成基于信息融合的目标图像跟踪 1998(12) 2.张尧庭;桂劲松人工智能中的概率统计方法 1998 3.何友;王国宏;彭应宁多传感器信息融合 2000 4.罗志增;叶明Bayes方法的多感觉信息融合算法及其应用[期刊论文]-传感技术学报 2001(03) 5.张文修;吴伟业;梁吉业粗糙集理论与方法 2001 本文读者也读过(8条) 1.臧大进.严宏凤.王跃才.ZANG Da-jin.YAN Hong-feng.WANG Yue-cai多传感器信息融合技术综述[期刊论文]-工矿自动化2005(6) 2.多传感器信息融合及应用[期刊论文]-电子与信息学报2001,23(2) 3.赵小川.罗庆生.韩宝玲.ZHAO Xiao-chuan.LUO Qing-sheng.HAN Bao-ling机器人多传感器信息融合研究综述[期刊论文]-传感器与微系统2008,27(8) 4.范新南.苏丽媛.郭建甲.FAN Xin-nan.SU Li-yuan.GUO Jian-jia多传感器信息融合综述[期刊论文]-河海大学常州分校学报2005,19(1) 5.咸宝金.陈松涛智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究[期刊论文]-宇航计测技术2010,30(2) 6.韩增奇.于俊杰.李宁霞.王朝阳信息融合技术综述[期刊论文]-情报杂志2010,29(z1) 7.肖斌多传感器信息融合及其在工业中的应用[学位论文]2008 8.丁伟.孙华.曾建辉.DING Wei.SUN Hua.ZENG Jian-hui基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述[期刊论文]-传感器与微系统2006,25(7) 引证文献(2条) 1.武伟.郭三学基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统[期刊论文]-轮胎工业 2006(5) 2.魏东.杨洋.李大寨.宗光华基于多传感器融合的机器人微深度环切[期刊论文]-传感器技术 2005(11) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/812159467.html,/Periodical_jqr2003z1037.aspx
七大分类信息网站平台特点
详解7大分类信息平台特点助力网络推广 分类信息是随着互联网的发展而衍生出来的东西，是互联网新的应用模式，分类信息因其免费的特性得到广大网络推广人员的青睐。而且百度赋予分类信息平台很高的权重，所以是seo人员投放外链不可不去的平台。小编结合自己在做分类信息时总结的一些平台特点与大家分享一下。 1、天涯分类信息 天涯可以说是个很神奇的地方，小编曾经在上文“分享七种常见的外链投放平台及技巧”中说过天涯问答投放外链效果好，而且事半功倍。天涯的另一个产品天涯分类信息同样也有如此的功效，此平台投放外链也是比较随意，很多分类信息平台信息发布必须选对分类，否则必删无疑，但天涯分类信息可以随意选随意发。随意中难免有小小的限制，每天每个板块限发布一条，速度不宜快，限时一分钟一个，神速的网络推广人员要放慢速度了。 发布信息的时候如果你仅仅是为了投放外链，电话、联系人、联系地址什么都可以不填写，只需要写上标题和信息内容便可发之大吉。小编每天最多发过10个，更多的没尝试过，有兴趣的朋友可以尝试下。不过这个数量发布一个网站的外链已经足够，外链讲究丰富，不能因为一棵树繁盛而吊死之上。天涯可以说是与做外链的站长们结下了不解之缘，为网络推广外链投放开了扇大门。 2、列表网 列表网权重也很高，搜索引擎收录很好。发布信息对ip有一定的限制，同一ip需要间隔10分钟左右才能发布第二条信息，小编每天最多发布过5条，供各位站长朋友参考。这个平台是需要选相应的板块才可以发布的，每个板块每天限发布一条。如果相应板块太少或者找不到你所发布的信息相应的板块，可以发布到其他板块如：其他物品交易、其他商务服务、其他生活服务等。小编现做的钛反应釜网站投放外链时除了工程机械板块外基本投放的都是这些板块。 3、58同城网 58同城不用小编介绍他的重要性，做分类信息做外链不可不去的地方。58同城给小编最深的记忆就是限同城发布信息，异地信息发布必删无疑，这是区别与其他一些分类信息平台的特点。发布信息需选相应板块，跳骚市场里面的其他跳骚信息板块发布的信息是比较广泛的，小编发布反应釜信息都是在这个板块。 4、赶集网 赶集网相信混与互联网的人都不会感到陌生，尤其是继前段时间的“赶驴事件”后使赶集网在互联网中又留下了新的印记。最大的特点是不用注册用户亦即可免费发布信息，对于一些懒于注册会员的的推广人员提供了便利，每天同一分类信息下可发布3条信息，信息发布条数适量即可。 5、百姓网 百姓网是分类信息中小编接触的第一个平台，那时候懵懂的小编对分类信息还没有什么概念，只是无意的在上面看信息。百姓网注册很简单，在发布信息的同时写上用户名和密码就可以并成功的发布信息。目标板块要选对，联系方式一定要写，没写手机的百姓网都会给你温馨提示。 6、今题网 今题网也是个比较大的分类信息平台，对发布城市没有严格要求，可随意。小编常用的板块是出售买卖和生活商务服务板块，发布信息的时候标题不能够带标点，会被认为是特殊符号而不能成功发布。
信息 分类 方法
信息分类方法 UCD的活动已经办到了第11期，上期有事缺席，这次按时参加了。本期的题目是《信息的分类与方法》，主讲人是网易的欧阳晓宁。关于会议的具体情况,可参阅胡晓同学的《寻找恰当的盒子》 晓宁同学开篇就提了个有趣的问题：什么是信息?分类?方法？ ?信息 什么是信息？这还真没想过，想想也真不好说。反向思考一下，什么不是信息？仔细想了一下，这个也真没找着（哪位同学找到的告知俺一声）。所以总结了一下：大千世界，点点滴滴，均是信息。因此，信息自古就有，而且不少。现代社会之所以叫信息社会，并不是说信息有多爆炸，关键是信息渠道爆炸，其罪根祸首就是互联网的出现。 ?分类 互联网的出现让信息大量涌现，多了所以需要分类。这个说法没错，但不准确。分类是有目的的，只有辨别出不同目的的分类，才会有针对性的分类方法。与会的UCD同学们讨论了很多。下面是个表格式的归纳：
?方法 第一种是领导导向型的分类 领导的想法通常都很主观，但也多是从生意的角度出发，所以我把其解释成是战略需求为目的的分类。领导的战略需求，做实际执行的不一定了解得十分清楚，所以只能做的就是按照领导的想法办事了。 分类的方法：LA法（Leader is All领导说啥就是啥） 第二种是客户导向型的分类 跟第一种很相象，也是主观的分类。比如会上有个同学举了个例子，说某个客户就要求其网站的内容按“动?感?之?都”（不好意思，我没听清，这是乱写的）来分类。客户这样提法当然是想通过网站来体现他的一些理念。问题是如何将所有网站信息归到这4个盒子中，这是设计人员很头疼的事情。
在这样的情况下，比较客观的做法就是先把所有的网站信息句子化，然后邀请一些网站的目标受众将句子化后的信息分到这4个盒子中。经过统计分析的处理即可。 分类的方法：1、大类划分方面：GHM法（God Help Me客户就是上帝） 2、小类归类方面：对应分析（Correspondence Analysis） 第三种是内部导向型的分类 会中讨论的及晓宁同学的案例中多属于这样的分类。分类的方向主要会从行业标准、可拓展性、易设计性、性能等方面来考虑。分类的方法主要是依靠从业人员的逻辑能力来进行归纳推导。 在内部讨论确定了大类的前提下，细类的归类方法同样可以利用对应分析的方法。 分类的方法：1、大类划分方面：逻辑归纳法 2、小类归类方面：对应分析（Correspondence Analysis） 第四种是用户导向型的分类 网站设计当然是要给用户看的，因此信息的易读易找对增加用户体验、增强网站粘性并最终达成商业目标就很重要。所以分类的方法自然应该是从用户的角度出发。 从用户角度出发信息也有两个层面： 1．传授知识类信息：此类信息的分类需要的是充分揭示信息的内在结构，从而让用户易读易懂。本文前面的表格分类属于此类。由于是新知识， 其分类就不能依靠用户来分类，而只能是倚赖新知识传递人员的专业知
信息分类法
什么是面分类法[1] 面分类法是将要分类的事物或对象的若干个属性或特征视为若干个面，每个面又可以分成彼此独立的若干类目，使用时根据需要将这些面中的类目组合在一起，形成一个复合类目。 面分类法结构[1] 面分类法的基本原则[2] 在选用面分类法时，应遵循以下几条基本原则：
(1)根据需要，选择分类对象本质的属性或特征作为分类对象的各个“面”； (2)不同“面”的类目不应相互交叉，也不能重复出现； (3)每个“面”有严格的固定位置； (4)“面”的选择以及位置的确定，应根据实际需要而定。 面分类法的优缺点[2] 面分类的主要优点是分类结构上具有较大的柔性，即分类体系中任何一个”面”内类目的变动，不会影响其它”面”，而且可以对”面”进行增删。再有，”面”的分类结构可根据任意”面”的组合方式进行检索，这有利于计算机的信息处理。 面分类的主要缺点是不能充分利用编码空间。例如，在上面的服装分类中，纯毛男式连衣裙的搭配是毫无意义的，在实际编制代码体系时，到底采用哪一种分类方法，要根据课题中需要解决的问题而定。有时，还可根据事物的特征，在一个分类体系中，同时运用线分类法和面分类法。
面分类法 面分类法也称平行分类法，它是把拟分类的商品集合总体。根据其本身固有的属性或特征，分成相互之间没有隶属关系的面，每个面都包含一组类目。将某个面中的一种类目与另一个面的一种类目组合在一起，即组成一个复合类目。面分类法具有类目可以较大量地扩充、结构弹性好、不必预先确定好最后的分组、适用于计算机管理等优点，但也存在不能充分利用容量、组配结构太复杂、不便于手工处理等缺点。 面分类法则将整形码分为若干码段，一个码段定义事物的一重意义，需要定义多重意义就可以采用多个码段。这种代码的数值当然也可以在数轴上找到表达，然而，一根数轴却只能约束一重意义上父类与子类的从属关系，多重意义的约束就要用多根数轴来实现，也就是说一个码段对应一根数轴。面分类是若干个线分类的合成。 基于这一理解，线分类法应该属于1维分类法，面分类法则为2维或多维的分类法。 现实生活中，面分类法的应用可谓广泛，以大家熟悉的15位的身份证号码为例：第一段(前6位)
数据挖掘常用的方法
数据挖掘常用的方法 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。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组
信息融合的分类方法
多源信息融合技术分为假设检验型信息融合技术、滤波跟踪型信息融合技术、 聚类分析型信息融合技术、模式识别型信息融合技术、人工智能型信息融合技术等。 1、假设检验型信息融合技术 假设检验型信息融合技术是以统计假设检验原理为基础，信息融合中心选择某种最优化假设检验判决准则执行多传感器数据假设检验处理，获取综合相关结论。 2、滤波跟踪型信息融合技术 滤波跟踪型信息融合技术是将卡尔曼滤波（或其他滤波）航迹相关技术由单一传感器扩展到多个传感器组成的探测网，用联合卡尔曼滤波相关算法执行多传感器滤波跟踪相关处理。 3、聚类分析型信息融合技术 聚类分析型信息融合技术是以统计聚类分析或模糊聚类分析原理为基础，在多 目标、多传感器大量观测数据样本的情况下，使来自同一目标的数据样本自然聚集、来自不同目标的数据样本自然隔离，从而实现多目标信息融合。 4、模式识别型信息融合技术 模式识别型信息融合技术是以统计模式识别或模糊模式识别原理为基础，在通常的单一传感器模式识别准则基础上建立最小风险多目标多传感器模式识别判决准则，通过信息融合处理自然实现目标分类和识别。 5、人工智能信息融合技术 人工智能信息融合技术将人工智能技术应用于多传感器信息融合，对于解决信
息融合中的不精确、不确定信息有着很大优势，因此成为信息融合的发展方向。智能融合方法可分 为：基于专家系统的融合方法；基于神经网络的融合方法；基于生物基础的融合方法；基于模糊逻 辑的融合方法等。 多源信息融合的融合判决方式分为硬判决方式和软判决方式。所谓硬判决或软判决指的是数据处理活动中用于信号检测、目标识别的判决方式。每个传感器内部或信息融合中心都既可选用硬判决方式，也可选用软判决方式。 1、硬判决方式 硬判决方式设置有确定的预置判决门限。只有当数据样本特征量达到或超过预置门限时，系统才做出判决断言；只有当系统做出了确定的断言时，系统才向更高层次系统传送”确定无疑”的判决结论。这种判决方式以经典的数理逻辑为基础，是确定性的。 2、软判决方式 软判决方式不设置确定不变的判决门限。无论系统何时收到观测数据都要执行相应分析，都要做出适当评价，也都向更高层次系统传送评判结论意见及其有关信息，包括评判结果的置信度。这些评判不一定是确定无疑的，但它可以更充分地发挥所有有用信息的效用，使信息融合结论更可靠更合理。 按信息融合处理层次分类，多源信息融合可分为数据层信息融合、特征层信息融合、决策层信息融合等。 1、数据层信息融合 数据层信息融合联合来自每一个传感器的原始数据，其优点是信息丰富，结果精确，但是通讯和运算量大，数据需要预处理，传感器之间往往要求同质或者同等精度。主要的数学方法是：加权平均法、卡尔曼滤波[147,148]、贝叶斯估计、参数估计法等，与信号处理有一定的相似性。
数据挖掘分类算法比较
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
数据融合方法优缺点
数据融合方法 随着交通运行状态评价研究的不断发展，对数据的准确性和广泛覆盖性提出了更高的要求，在此基础上，不同的数据融合模型被引进应用于交通领域中来计算不同检测设备检测到的数据。现阶段，比较常用的数据融合方法主要有：表决法、模糊衰退、贝叶斯汇集技术、BP神经网络、卡尔曼滤波法、D．S理论等方法。 1现有方法应用范围 结合数据融合层次的划分，对数据融合方法在智能交通领域的应用作以下归纳总结： 表数据融合层次及对应的方法 2各种融合方法的优缺点 主要指各种融合方法的理论、应用原理等的不同，呈现出不同的特性。从理论成熟度、运算量、通用性和应用难度四个方面进行优缺点的比较分析，具体内容如下： (1)理论成熟度方面：卡尔曼滤波、贝叶斯方法、神经网络和模糊逻辑的理论已经基本趋于成熟；D—S证据推理在合成规则的合理性方
面还存有异议；表决法的理论还处于逐步完善阶段。 (2)运算量方面：运算量较大的有贝叶斯方法、D．S证据推理和神经网络，其中贝叶斯方法会因保证系统的相关性和一致性，在系统增加或删除一个规则时，需要重新计算所有概率，运算量大；D．S证据推理的运算量呈指数增长，神经网络的运算量随着输入维数和隐层神经元个数的增加而增长；运算量适中的有卡尔曼滤波、模糊逻辑和表决法。 (3)通用性方面：在这六种方法中，通用性较差的是表决法，因为表决法为了迁就原来产生的框架，会割舍具体领域的知识，造成其通用性较差；其他五种方法的通用性相对较强。 (4)应用难度方面：应用难度较高的有神经网络、模糊逻辑和表决法，因为它们均是模拟人的思维过程，需要较强的理论基础；D．S证据推理的应用难度适中，因其合成规则的难易而定：卡尔曼滤波和贝叶斯方法应用难度较低。 3 适用的交通管理事件 之前数据融合技术在交通领域中的应用多是在例如车辆定位、交通事件识别、交通事件预测等交通事件中，但是几乎没有数据融合技术在交通运行状态评价的应用研究，而本文将数据融合技术应用在交通运行状态评价中，为了寻找到最适用于交通运行状态评价的数据融合技术方法，有必要将之前适用于其它交通管理事件的数据融合技术进行评价比较。 表2 各种融合方法适用的交通管理事件的比较
多信息融合技术概述
本次讲座主要讲了多源数据融合的定义、应用领域、所具有的优势、信息融合的级别、通用处理结构、主要技术方法、要解决的几个关键问题和未来的主要研究方向。下面就围绕这几个方面进行阐述。 多源信息融合是一种多层次，多方面的处理过程，包括对多源数据进行检测、相关、组合和估计，从而提高状态和身份估计的精度，以及对战场态势和威胁的重要程度进行实时完整的评估。简单说，多源信息融合就是对多源信息进行综合处理，从而得出更为准确、可靠的结论。例如我们感知天气，通过我们的体表感觉温度的高低，通过眼睛观察天气的晴朗或阴雨，通过耳朵听风的大小，然后将这些信息通过大脑的综合处理，对天气有一个总体的感知定位。 多源信息融合在各个领域都有着广泛的应用。如军事上进行战场监视、图像融合，包含医学图像融合等、工业智能机器人（对图像、声音、电磁等数据进行融合，以进行推理，从而完成任务）、空中交通管制（由导航设备、监事和控制设备、通信设备和人员四部分组成）、工业过程监控（过程诊断）、刑侦（将人的生物特征如指纹、虹膜、人脸、声音等信息进行融合，可提高对人身份识别的能力）、遥感等。 信息融合技术越来越受到人们的重视，这时因为它在信息处理方面具有一定的优势。增强系统的生存能力，也就是防破坏能力，改善系统的可靠性；可以在时间、空间上扩展覆盖范围；提高可信度，降低信息的模糊度，如可以使多传感器对同一目标或时间加以确定；提高空间分辨率，多传感器信息的合成可以获得比任一单传感器更高的分辨率；增加了测量空间的维数，从而使系统不易受到破坏。 信息融合的级别有多种分类方法，若按数据抽象的层次来分，可分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合是直接对传感器的观测数据进行融合处理，然后基于融合后的结果进行特征提取和判断决策。数据级融合的精度高，但由于数据量大，故处理的时间长，代价高，数据通信量大，抗干扰能力差，并且要求传感器是同类的。多应用在多源图像复合、同类雷达波形的直接合成等。特征级融合是先由每个传感器抽象出自己的特征向量（比如目标的边缘、方向、速度等信息），融合中心完成的是特征向量的融合处理。这种融合级别实现了可观的数据压缩，降低了通信带宽的要求，有利于实现实时处理，但却损失了一部分有用信息，使融合性能有所降低。决策级融合是先由每个传感器基于自己的数据作出决策，然后融合中心完成的使局部决策的融合处理。这种级别的融合数据损失量大，相对来讲精度低，但却抗干扰能力强，通信量小，对传感器依赖小，不要求同质传感器，融合中心处理代价低。 图1、集中式结构 多源数据融合的通用结构有集中式结构、分布式结构和混合式结构。集中式结构是所有传感器的数据直接送给融合中心进行处理，结构如图1所示。 分布式结构是融合中心收到的是经过局部处理的数据，结构如图2所示。混合式结构是
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
全国地方分类信息网站大全
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