非结构化文本数据挖掘的方法与应用
非结构化数据迁移工具的设计与实现
非结构化数据迁移工具的设计与实现摘要：国内大型企业开展内容管理平台的搭建，有效的整合了各个业务应用系统生成的非结构化数据，合理的实现了数据从分散存储到集中存储的巨大跨越，但是对于现有业务应用系统中海量历史非结构化数据迁移至内容管理平台的问题有待解决。
保证业务应用系统和内容管理平台的安全稳定运行前提下，文中提出了通过第三方数据迁移工具和标准的数据迁移方案，从而保障各个业务应用系统非结构化数据的迁移工作有序的开展，并对迁移的历史数据的完整性和一致性进行校验，确保历史数据迁移后能够正常访问。
关键词：内容管理平台；非结构化数据；数据迁移；数据校验；标准流程中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）09-2117-05在通信技术与软件开发技术高速发展的环境下，企业通过信息化办公系统提高了管理质量和工作效率。
然而，现代企业在信息化办公过程中生成的大量电子文本文件、报表、账单、合同、规章制度、音频、视频等非结构化数据，每年以gb级向tb级的速度不断增长，依靠传统的关系型数据库已经无法满足企业数据管理的要求。
针对此需求，内容管理平台的出现，彻底解决了非结构化数据存储的问题，其可扩展性先进性、安全性、标准性和开放性、系统集成性，完美的实现了非结构化数据集中存储和管理，但是，由于多年的信息化办公中生成的历史非结构化数据还存储在业务应用系统的服务器中，需要通过合理有效的数据迁移工具将历史非结构化数据统一存储到内容管理平台。
1 存在的问题随着信息化办公的长远发展，数据的集中存储和管理是实现各个业务应用系统数据融合、信息共享、数据挖掘、获取有益数据的重要保障。
但目前由于信息化数据管理标准、管理模式及要求等方面仍然存在着一定的问题。
其中包括：1.1 数据管理面临的典型问题1）信息化办公中的非结构化数据需要内容管理平台的有效管理，但缺乏统一的管理标准和数据分类标准；2）业务应用系统对非结构化数据的需求不统一；3）各个业务系统中数据格式多样化，对数据的访问频率也各不相同；4）非结构化数据的共享利用率较低。
基于自然语言处理的数据挖掘技术研究
基于自然语言处理的数据挖掘技术研究数据挖掘是一种通过从大量数据中发现有用信息的过程，已经在众多领域得到广泛应用。
而自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种涉及计算机和人类语言之间交互的技术。
它结合了计算机科学、人工智能和语言学的知识，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
基于自然语言处理的数据挖掘技术正因为其潜在的应用价值而受到越来越多的关注和研究。
通过结合自然语言处理和数据挖掘，我们可以从大规模的文本数据中提取信息、进行情感分析、自动摘要、实体识别和关系抽取等任务。
具体而言，基于自然语言处理的数据挖掘技术可以帮助我们在以下几个方面取得突破。
首先，基于自然语言处理的数据挖掘技术可以帮助我们从大规模的文本数据中提取信息。
传统的数据挖掘方法通常依赖于结构化的数据，而自然语言处理可以使得计算机能够处理非结构化数据，如新闻、社交媒体和互联网上的评论等。
通过使用自然语言处理技术，我们可以自动抽取关键词、主题和其他有用的信息，从而快速获取文本数据中的有用信息。
其次，基于自然语言处理的数据挖掘技术可以帮助我们进行情感分析。
情感分析是一种通过计算机自动分析文本中的情感倾向的技术。
通过自然语言处理技术，我们可以将大量的文本数据进行分类，判断其情感倾向是正面、负面还是中性。
这对于企业来说尤为重要，因为情感分析可以帮助企业了解公众对其产品和服务的态度，从而指导他们进行决策和改进。
此外，基于自然语言处理的数据挖掘技术还可以用于自动摘要。
自动摘要是一种通过计算机自动生成文本的精简版本的技术。
通过运用自然语言处理技术，我们可以分析文本中的关键句子和词汇，并自动生成一个简洁的摘要。
这对于处理大量的信息非常重要，因为它可以帮助人们更快地了解和获取所需的信息。
另外，基于自然语言处理的数据挖掘技术还可以用于实体识别和关系抽取。
实体识别是指在文本中识别具有特定意义的实体，如人名、地名、时间等。
大数据分析的方法及应用
大数据分析的方法及应用随着信息技术的不断进步和互联网的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一个重要资源。
大数据的爆发式增长给人们带来了前所未有的机遇和挑战。
在大数据时代，大数据分析作为一种重要的数据处理和利用手段，被广泛应用于各行各业。
本文将介绍大数据分析的方法及其应用。
一、大数据分析的方法1. 数据收集与清洗大数据分析的第一步是收集数据，这包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据通常来自于企业内部的关系型数据库、传感器和移动设备等。
而非结构化数据则包括社交媒体上的用户评论、文档、图片和音视频等。
在收集到数据后，需要对数据进行清洗和去噪，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储与管理大数据分析需要一个可靠和高效的数据存储和管理系统。
常用的数据存储和管理技术包括分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）、列式数据库（如HBase）和内存数据库（如Redis）。
这些技术可以提供高容量、高性能和可扩展的数据存储和管理能力，以应对大数据的处理需求。
3. 数据预处理与特征提取在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理和特征提取。
预处理包括数据清洗、数据重采样、数据变换等步骤，以减少数据中的噪声和冗余信息。
特征提取则是从原始数据中提取出与问题相关的特征，并进行适当的编码和表示，以便后续的分析和建模。
4. 数据分析与建模数据分析是大数据分析的核心环节。
常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
统计分析可以通过概率统计和假设检验等方法，对数据进行描述和推断。
机器学习则通过训练模型来自动识别数据中的潜在模式和规律。
数据挖掘则是从大规模数据集中发现有价值的信息和知识。
5. 结果可视化与解释数据分析的最终目的是得到有意义和可解释的结果。
为了更好地理解和解释分析结果，需要将结果以可视化的方式呈现出来。
可视化技术可以将数据分析的结果转化为图表、图形和地图等形式，使分析结果更加直观和易懂。
二、大数据分析的应用1. 金融行业大数据分析在金融行业的应用广泛而深入。
实验一 Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用
实验一Clementine12.0数据挖掘分析方法与应用一、[实验目的]熟悉Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法与流程，对实际的问题能熟练利用Clementine12.0开展数据挖掘分析工作。
二、[知识要点]1、数据挖掘概念；2、数据挖掘流程；3、Clementine12.0进行数据挖掘的基本操作方法。
三、[实验内容与要求]1、熟悉Clementine12.0操作界面；2、理解工作流的模型构建方法；3、安装、运行Clementine12.0软件；4、构建挖掘流。
四、[实验条件]Clementine12.0软件。
五、[实验步骤]1、主要数据挖掘模式分析；2、数据挖掘流程分析；3、Clementine12.0下载与安装；4、Clementine12.0功能分析；5、Clementine12.0决策分析实例。
六、[思考与练习]1、Clementine12.0软件进行数据挖掘的主要特点是什么？2、利用Clementine12.0构建一个关联挖掘流（购物篮分析）。
实验部分一、Clementine简述Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。
1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。
作为一个数据挖掘平台，Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。
强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。
同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
为了解决各种商务问题，企业需要以不同的方式来处理各种类型迥异的数据，相异的任务类型和数据类型就要求有不同的分析技术。
文本特征提取方法
/u2/80678/showart_1931389.html一、课题背景概述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、计算机网络技术、信息学等多个领域。
文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。
文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。
传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。
所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。
在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。
文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。
将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。
使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。
由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。
目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。
这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。
因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。
为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。
目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。
《数据挖掘》PPT课件
2020/12/9
数据库研究所
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高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
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复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
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数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
如何治理非结构化数据
如何治理非结构化数据作者：闻高来源：《计算机与网络》2022年第12期随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。
人们在日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频视频等，这些都属于内容数据范畴。
例如，在某银行无人营业网点的远程业务办理中，要求用户上传身份证、签字页等扫描件，来核实用户身份，为其做后端支撑的影像管理平台，就属于典型的内容管理系统。
该类平台替代了业务处理中的纸质化传输，实现了海量非结构化内容数据的采集、加工、传递及服务的数据整合，大幅提升了生产效率。
内容管理系统，除了管理非结构化的内容数据（如图片、语音、视频等），还需要实现内容文件元数据（如文件标签）的管理，才能为业务系统提供服务，如批次上传/下载、标签化、全文检索、生命周期管理、文件加工转存和断点续传等。
对内容数据进行收集、存储、管理和利用的整个过程，成为企业提高业务效率和盈利能力的有效方法。
相较于记录生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据，非结构化的信息涵盖了更为广泛的内容。
数据具有数据存储占比高、数据格式多样、结构不标准且复杂、信息量丰富、处理门槛高等特点。
当前行业公认：非结构化数据占数据总量的80 %以上。
结构化数据仅占到全部数据量的20 %，其余80 %都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，非结构化数据包含各种办公文档、图片、视频、音频、设计文档、日志文件以及机器数据等。
下面对比一下结构化数据和非结构化数据的区别。
结构化数据，是指由可用二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
非结构化数据指的是：数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑来表现的数据。
包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等。
数据种类繁杂，形式多样由于日常经营管理和业务管理的需要，企业建立了功能各异的应用系统或信息化管理平台，而这些管理系统和平台中生成了形式多样的非结构化文档数据，用以支撑企业的各类管理工作。
文本挖掘理论概述
基金项目： 河南省科技攻关项目（０３２４２２００２４）
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福建电脑
２００８ 年第 ９ 期
词 。 虚 词 例 如 英 文 中 的 ＂ａ， ｔｈｅ， ｏｆ， ｆｏｒ， ｗｉｔｈ， ｉｎ， ａｔ， ……＂， 中 文 中 的＂的， 得， 地， ……＂； 实词例如数据库会议上的论文中的＂数据 库＂一词， 视为非用词。
知 识 领 域 有 深 入 的 了 解 ［４］。
３） 文本挖掘可以对大量文档集合的内容进行总结、分类、聚
类 ．、关 联 分 析 以 及 利 用 文 档 进 行 趋 势 预 测 等 。
４） 解释与评估： 将挖掘得到的知识或者模式进行评价， 将符
合一定标准的知识或者模式呈现给用户。
３、Ｗｅｂ 文本挖掘的一般处理过程 无 论 是 在 数 据 结 构 还 是 分 析 处 理 方 面 ， Ｗｅｂ 文 本 挖 掘 和 数
在机器学习中常 用 的 模 型 质 量 评 估 指 标 有 分 正 确 率 （ Ｃｌａｓ－ ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ａｃｃｕｒａｃｙ） ， 查 准 率 （ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ） 与 查 全 率 （ Ｒｅｃａｌｌ） ， 查 准 率 与 查 全 率 的 几 何 平 均 数 ， 信 息 估 值 （ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｏｒｅ） 兴 趣 性 （ Ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇｎｅｓｓ） 。其中兴趣性是一个主客观结合的评价指标。 ４、结 论 和 展 望
对 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 上 的 文 本 数 据 进 行 文 本 挖 掘 可 以 看 作 是 一 种 机 器学习的过程。在机器学习中学习的结果是某种知识模型 Ｍ， 机 器学习的一个重要组成部分便是对产生的模型 Ｍ 进行评估。对 所获取的知识模式进行质量评价， 若评价的结果满足一定的要 求， 则存储知识模式， 否则返回到以前的某个环节分析改进后进 行 新 一 轮 的 挖 掘 工 作 ［７］。
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非结构化文本数据挖掘的方法与应用
随着数字化时代的到来，人们使用电子设备处理和存储的非结构化文本数据越来越多，如电子邮件、社交媒体上的评论、新闻文章等。
这些数据中蕴含着大量的信息，对于商业、政府等领域都有着重要的意义，因此非结构化数据的处理和挖掘日益成为一项热门的研究领域。
一、非结构化数据的特点
非结构化数据的产生和处理方式都不规律，没有清晰明确的定义和固定格式，包括文字、图片、视频、声音等。
非结构化数据的产生速度快，量大，这对数据挖掘提出了新的挑战。
与结构化数据不同，非结构化数据通常很难迅速、准确地处理和分析，并且需要专门的技术方法。
二、传统方法的局限性
传统的数据挖掘方法主要是基于结构化数据的，例如使用关系型数据库进行查询和分析。
然而，传统的方法无法处理非结构化数据。
对于非结构化的数据，人工处理的成本是非常高的，且容易出现主观先入为主的问题。
这就需要研究和发展现代化的非结构化数据挖掘方法。
三、文本分类方法
文本分类是非结构化数据挖掘中的一项重要任务。
文本分类同样可以分为有监督和无监督的两类方法。
在有监督的学习中，文本按照其已知类别进行训练，以便在新的文本中确定其分类。
常用的算法有朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
而在无监督的学习中，文本不区分分类，依据文本间的相似度，将文本聚集成类，从中挖掘知识。
无监督分类的算法根据文本的相似度进行聚类。
常用的算法有k-means、层次聚类、密度聚类等。
四、实体识别
实体识别是非结构化数据挖掘的另一项重要任务，主要是从大量的非结构化文本中自动识别和提取命名实体，如人名、地名、组织机构名称等。
实体识别可以帮助企业分析市场情况、了解客户兴趣、发掘潜在机会。
常用的技术方法有规则模板法、基于统计语言模型法、基于机器学习的方法等。
五、情感分析
情感分析（Sentiment Analysis）是非结构化数据挖掘的一项流行研究。
它的主要任务是自动识别和提取文本数据中的情感信息，如积极、消极、中性等。
在商业场景下，我们可以用情感分析确定消费者对产品或服务的感觉和态度，进而优化改进产品。
常用的情感分析方法有基于词典的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM），在情感分析领域表现出较好的效果。
六、信息提取
除了前面提到的任务外，信息提取（Information Extraction，IE）也是一个重要的非结构化数据挖掘任务。
信息提取是指自动从文本中抽取出具有特定含义的结构化信息。
例如，从新闻报道中提取出人物、事件、时间等重要信息，在金融领域中可以用于从公告和新闻中提取出公司的财务信息，对投资者有很大的帮助。
信息提取的方法通常有基于规则的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法等。
其中，条件随机场（CRF）是一种效果良好的机器学习模型，它在信息提取中得到了广泛应用。
七、总结
非结构化文本数据挖掘在如今的数字化时代中越来越受到重视。
针对这种数据的处理方法越来越成熟，研究人员不断地探索新技术和方法，更好地挖掘和应用非
结构化数据。
在商业、政府、科学等领域中，非结构化数据挖掘的应用前景广泛，它能帮助用户发现更多潜在的问题及机会，从而进一步提高我们对信息的利用价值。