大数据时代下的非结构化文本挖掘
大数据的挖掘方法有哪些
大数据的挖掘方法有哪些
大数据的挖掘方法有以下几种：
1. 聚类分析：通过将数据分为不同的组，来发现其中的相似之处和差异之处。
2. 关联分析：通过发现数据之间的关系（例如购买商品间的关系），来预测未来的趋势和行为。
3. 分类预测：通过分析历史数据，来预测未来的事件和结果。
4. 文本挖掘：通过分析和提取大量文本数据，来发现文本中隐藏的信息和趋势。
5. 图像分析：通过对大量图像数据进行分析，发现其中的模式和特征，例如图像识别、目标跟踪等。
6. 时间序列分析：通过对时间序列数据进行分析，发现其中的趋势和周期性变化，以及预测未来的变化趋势。
7. 基于模型的分析：利用各种机器学习算法和模型进行数据分析、预测和优化，包括回归分析、决策树、支持向量机、神经网络等。
数据仓库的源数据类型
数据仓库的源数据类型引言概述：数据仓库是一个用于存储和管理企业数据的重要工具。
而数据仓库的源数据类型则是构建数据仓库的基础，它决定了数据仓库的内容和质量。
本文将从五个大点来阐述数据仓库的源数据类型，为读者提供相关的知识和理解。
正文内容：1. 结构化数据1.1 表格数据：表格数据是最常见的结构化数据类型，它以表格形式存储，每一列代表一个属性，每一行代表一个记录。
表格数据可以通过SQL查询语言进行查询和分析，是数据仓库中最常见的源数据类型。
1.2 XML数据：XML数据是一种用于表示和传输结构化数据的标记语言。
它具有良好的扩展性和可读性，可以用于描述各种不同类型的数据。
在数据仓库中，XML数据常用于存储和交换复杂的结构化数据。
2. 半结构化数据2.1 JSON数据：JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它以键值对的形式存储数据。
JSON数据具有良好的可读性和灵活性，常用于Web应用程序中的数据交换。
在数据仓库中，JSON数据可以用于存储和分析半结构化的数据。
2.2 日志数据：日志数据是记录系统运行情况和用户操作的数据。
它通常以文本文件的形式存储，每条日志记录都包含了时间戳、事件类型和详细描述等信息。
在数据仓库中，日志数据可以用于分析系统性能和用户行为。
3. 非结构化数据3.1 文本数据：文本数据是最常见的非结构化数据类型，它包括文章、报告、电子邮件等文本形式的数据。
文本数据通常以文本文件的形式存储，无法通过传统的关系型数据库进行查询和分析。
在数据仓库中，文本数据可以通过文本挖掘和自然语言处理等技术进行分析和挖掘。
3.2 图像数据：图像数据是以图像形式存储的数据，包括照片、图表、地图等。
图像数据通常以二进制文件的形式存储，无法直接进行查询和分析。
在数据仓库中，图像数据可以通过图像处理和计算机视觉等技术进行分析和识别。
4. 多媒体数据4.1 音频数据：音频数据是以声音形式存储的数据，包括音乐、语音、环境声音等。
大数据的基本类型
大数据的基本类型包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
1. 结构化数据：是以表格、行和列的形式组织的数据，通常存储在关系型数据库中。
这些数据具有明确定义的模式和结构，例如，数据库中的表格、电子表格中的数据或日志文件中的数据。
2. 半结构化数据：不像结构化数据那样具有明确定义的模式，但它包含了标记或标签，使得数据可以被更容易地解释和处理。
例如，XML、JSON和HTML文件通常属于半结构化数据。
3. 非结构化数据：没有明确结构或组织的数据，通常以文本、图像、音频和视频的形式存在。
这种类型的数据需要更复杂的处理和分析技术，以提取有用的信息。
社交媒体帖子、电子邮件、照片和视频文件是非结构化数据的例子。
以上信息仅供参考，如有需要，建议您咨询专业技术人员。
《大数据时代下的数据挖掘》试题解析
《大数据时代下的数据挖掘》试题解析《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)3) A. 关联规则发现 B. 聚类4) C. 分类 D. 自然语言处理5)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)6) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
7) (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
8) A. Precision,Recall B. Recall,Precision9) A. Precision,ROC D. Recall,ROC10)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)11) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘12)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)13) A. 分类 B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链14)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)15) A. 根据内容检索 B. 建模描述16) C. 预测建模 D. 寻找模式和规则17)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)18) A.变量代换 B.离散化C.聚集D.估计遗漏值19)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)20) A.第一个 B.第二个C.第三个D.第四个21)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)22) A.标称 B.序数C.区间D.相异23)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )24) A.计数属性 B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性25)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)26) A.嵌入 B.过滤C.包装D.抽样27)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)28) A.特征提取 B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造29)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)30) A.傅立叶变换 B.特征加权C.渐进抽样D.维归约31)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
第4章 非结构化数据的处理(共31张PPT)
语音识别，文字识别、输入法
词法分析：从句子中切分出单词、找出词汇的各个词素，确定单词的词性、词义等。
Miss Smith put two books on this dining table.
＜6＞
自然语言的概念
• 什么是自然语言
– 语言是人类交际的工具，是人类思维的载体
– 人造语言：编程语言，包括C++, BASIC等 世界语
• 句法分析 • 语义分析
＜22＞
词法分析概述
• 词法分析目的是从句子中切分出单词，找出词汇的各个 词素，从中获得单词的语言学信息并确定单词的词性
• 词性 : 名词、动词、形容词、介词等
• 词的构成 : 动宾, 动补, 偏正, 主谓 • 如: 开学, 生病, 加深, 认清, 原油, 炽热, 头痛,
为什么我上个月已退了GPRS,
这个月还扣我钱？
自然语言 处理技术
效劳：路况查询
地点：学院路
效劳：客服投诉
业务：GPRS 诉求：错误扣费
＜5＞
提纲
Co-Agent〔共施事〕：指行为施动者的合作者；
自然语言处理的根本技术
➢ 非结构化数据处理概述
NP
VP
这种在语法结构上正确，但实际意义上错误的句子。
数字图书馆、电子商务、
象； 给计算机输入一段自然语言文本，如果计算机能
NP
VP
• Time〔时间〕：指行为发生的时间； 计算语言学是从计算角度处理语言
将人们对语言的结构规律的认识用精确的、形式化的、可计算的方式〔计算模型〕加以表示。
文本是• 人类S知o识u最rc大e的〔存储来源，源并且〕文本：的数指量行在不为停地作增长用对象移出的位置； 句语法义分 分• 析析：：G对识o句别a子一l〔和句短话目语所的表标结达构的〕进实：行际分意指析义，。行找出为词作、短用语等对的相象互到关系达及在的句子位中置的作；用等。
自然语言处理与文本挖掘
自然语言处理与文本挖掘第一章：引言自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和文本挖掘（Text Mining）是计算机科学及人工智能领域中的热门研究方向。
随着互联网和大数据时代的到来，越来越多的数据以文本形式存储，对这些文本数据进行有效的处理和分析成为一项重要任务。
本章将介绍自然语言处理与文本挖掘的定义、应用领域和研究意义。
第二章：自然语言处理基本技术自然语言处理是指通过计算机对人类语言进行处理和解析的技术。
该章节将介绍自然语言处理的基本技术，包括文本分词、词性标注、句法分析、语义理解等。
其中，文本分词是将文本按照词的单位进行划分，词性标注是确定每个词的词性，句法分析是通过语法规则对句子的结构进行分析，而语义理解是理解句子的意思。
第三章：文本挖掘的基本流程文本挖掘是指从大规模的文本数据中发现隐藏的知识和信息。
该章节将介绍文本挖掘的基本流程，包括文本预处理、特征提取、模型构建和评估等步骤。
其中，文本预处理是对原始文本数据进行清洗和处理，特征提取是将文本转换为计算机可识别的特征表示，模型构建是使用机器学习和数据挖掘算法对文本进行分析和预测，评估是对模型进行性能评估和优化。
第四章：自然语言处理在情感分析中的应用情感分析是指通过对文本中的情感信息进行分析和判断的技术。
该章节将重点介绍自然语言处理在情感分析中的应用。
通过对大量的文本数据进行情感分析，可以了解用户的态度、倾向和情绪等信息，从而辅助决策和提供更好的用户体验。
情感分析在社交媒体舆情分析、产品推荐和舆情监测等领域有着广泛的应用。
第五章：文本分类与主题建模文本分类是指将文本数据按照预定义的类别进行分类的技术。
主题建模是从大量的文本数据中发现隐藏的主题和话题的技术。
该章节将阐述自然语言处理在文本分类和主题建模中的应用。
通过文本分类，可以对文本进行自动分类，对大规模的文本进行信息检索和过滤。
而主题建模可以帮助我们了解文本数据中隐藏的主题结构，对文本数据进行聚类和归类。
大数据时代背景下的档案利用服务探讨
大数据时代背景下的档案利用服务探讨摘要:本文首先描述了当前企业档案管理所面临的大数据时代背景;其次对大数据时代对档案管理和服务带来的挑战进行了分析;接着针对挑战提出了应对的解决方案;最后结合具体应用实例对解决方案进行了验证。
关键词:大数据背景;档案利用服务;数据挖掘;文本挖掘1.大数据时代来临数据的爆炸式增长正在出乎人们的想象。
据预计,2020年全球以电子形式存储的数据量将达35zb,是2009年全球存储量的40倍。
而在2010年年底,根据idc的统计,全球数据量已经达到了120万pb。
①人们不禁感叹随着信息化的逐步推进,我们迎来了大数据时代。
何谓“大数据”,目前没有统一的定义。
通常认为,它是海量的非结构化数据。
ibm公司把大数据概括成了三个v②,即volume(数量大,通常以pb级别的数据量计)、velocity(实时性,需要更短的时间处理数据)和variety(多样化,以非结构化数据为主。
这些特点也反映了大数据所潜藏的价值(value),或许可以认为,这四个v就是大数据的基本特征。
以某特大型企业档案馆为例,在“十一五”期间信息化规划项目统一推广实施档案管理系统的基础上,档案馆档案目录中心已将辖下各单位的档案目录信息进行集中管理、统一展现,建成了覆盖集团各单位,包含400余万卷案卷、4000余万件档案的全公司档案目录中心,馆藏存储量已由gb向tb级和pb级转变。
同时,随着公司电子文件应用的推广,数字档案和全文数据库是数字档案馆藏资源的重要增长点,其数据量将呈几何级数增长,存储的数据总量成了名副其实的海量规模。
另外,档案资源中存在大量的非结构化数据,例如扫描图像、传真、照片、字处理文档、电子表格、演示文稿、语音和视频片段等。
2.大数据背景下档案服务面临的挑战与传统档案的馆(室)藏资源或者其它应用相比,大数据时代下数字档案馆馆藏量具有媒体形式多、数据量大的特点,但这些特点也给档案利用服务带来了新的挑战:2.1挑战一——如何在海量数据中查询到所需要的档案信息在大数据时代下,企业在各种业务活动中产生的数据和信息呈爆炸性增长,最终作为档案保存下来的文件也相应的增长。
网络数据建模、分析与应用研究综述
网络数据建模、分析与应用研究综述一、网络数据建模随着互联网的快速发展，网络数据已经成为了研究和应用的重要领域。
网络数据建模是指通过对网络结构和属性进行抽象描述，构建出能够反映网络特征的数据模型。
网络数据建模的目的是为了更好地理解网络的结构、功能和动态变化，为网络分析、管理和决策提供理论依据和技术支持。
图论建模：图论是研究图(Graph)结构及其性质的数学分支。
在网络数据建模中，图论建模主要关注如何用图的形式表示网络结构，以及如何利用图论方法对网络进行分析。
常用的图论建模方法有邻接矩阵法、邻接表法、边权法等。
社会网络建模：社会网络是一种特殊的网络结构，由具有关联关系的人或组织组成。
社会网络建模主要研究如何用图的形式表示社会网络结构，以及如何利用图论方法对社会网络进行分析。
常用的社会网络建模方法有无向图法、有向图法、贝叶斯网络法等。
复杂网络建模：复杂网络是由大量相互连接的节点和边组成的网络结构。
复杂网络建模主要研究如何用图的形式表示复杂网络结构，以及如何利用图论方法对复杂网络进行分析。
常用的复杂网络建模方法有随机游走模型、小世界模型、斑图模型等。
动态网络建模：动态网络是指网络结构和属性随时间发生变化的网络。
动态网络建模主要研究如何用图的形式表示动态网络结构，以及如何利用图论方法对动态网络进行分析。
常用的动态网络建模方法有马尔可夫链模型、随机过程模型等。
多模态网络建模：多模态网络是指具有多种不同类型的信息载体的网络。
多模态网络建模主要研究如何用图的形式表示多模态网络结构，以及如何利用图论方法对多模态网络进行分析。
常用的多模态网络建模方法有多模态图模型、多模态贝叶斯网络模型等。
网络数据建模是一个涉及多个领域的交叉学科，其研究内容和技术方法不断丰富和发展。
随着大数据时代的到来，网络数据建模将继续发挥重要作用，为网络分析、管理和决策提供更多有价值的理论和实践支持。
1. 网络数据的基本概念和特点随着互联网的普及和发展，网络数据已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
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大数据时代下的非结构化文本挖掘
随着社会信息化的发展，互联网上数据规模急速增长，而数据中的文本数据占
据了很大一部分。
在这样的大数据时代下，如何从其中提取有效信息成为了一个重要问题，而文本挖掘技术的应用则成为了解决这个问题的有效手段之一。
而在非结构化文本的挖掘方面，文本挖掘技术的应用将会更加重要。
一、什么是非结构化文本
非结构化文本数据指的是无固定格式和固定形式的文本数据，其形式多样，如
新闻报道、社交媒体评论、电子邮件、博客文章等，信息存在于大量、复杂的文本内容之中。
相对于结构化数据，非结构化数据更难以进行有效的处理和分析。
因此，如何从这样的文本数据中提取有价值的信息是非常具有挑战性的。
二、非结构化文本挖掘技术
1. 文本预处理
在进行非结构化文本挖掘前，我们需要对文本数据进行预处理，包括文本的清理、分词、去除停用词等操作。
其中，文本的清理目的是要去除文本中的噪声，例如HTML标签、标点符号、数字等。
分词操作则是将长篇的文本内容拆分为较小
的文本单元，常用的一些分词算法有中文分词、英文分词和全角分词。
去除停用词操作则是指删除一些对文本分析没有实际意义的无用词汇，如“的、是、在、等”等词汇。
2. 实体识别
在进行文本内容分析时，我们需要将文本中的实体进行识别和提取。
实体是指
特定类型的对象或物品，例如人名、公司名、地址、日期等。
对于非结构化的文本数据，我们需要进行实体识别，以便更好地理解文本的内容，例如判断文本涉及的人物、公司或者地点等。
3. 关键词提取
关键词提取是一种从文本数据中提取关键词的方法，它可以为文本分类、搜索
引擎、知识图谱等领域提供支持。
在非结构化文本挖掘中，关键词提取可以帮助我们准确地了解文本内容和主题，提取出文本中最具有代表性的关键词。
4. 情感分析
情感分析是非结构化文本挖掘中一种常见的应用技术，它可以分析文本内容中
所包含的情绪类型，例如喜怒哀乐等。
情感分析可以用于社交网络分析、广告分析、市场营销等领域，它可以帮助企业了解消费者对其产品、服务或品牌的情绪反应，进而优化其市场策略。
5. 主题建模
主题建模是指从文本数据中识别出主题或话题，并将这些主题整合为一个智能
模型的过程。
主题建模可以将大量的非结构化文本数据转化为结构化数据，让人们更好地理解文本数据，并从中发现新的知识和见解。
主题建模可以用于新闻分类、社交网络分析、知识管理等领域。
三、非结构化文本挖掘技术的应用
1. 舆情监测
舆情监测是指通过对网络中的文本内容进行分析，了解公众对某个话题、事件
或企业的情感态度和反应。
通过对非结构化文本数据进行分析，可以及时了解舆情信息，从而更好地了解公众对某个事件或企业的态度，进而优化企业的市场营销策略。
2. 新闻媒体分析
新闻媒体分析是非结构化文本挖掘技术的重要应用领域之一。
在新闻媒体分析中，可以分析新闻标题、正文和评论等文本内容，从而了解新闻内容、时效性和受众反应情况，进而优化新闻报道的内容和形式。
3. 社交媒体分析
社交媒体分析是对社交媒体文本数据进行分析的过程，通过对社交媒体平台上用户发布的内容进行挖掘和分析，从而了解用户关注的话题、情感态度以及人物网络，可以帮助企业更好地了解用户需求和反应，进而优化其产品或服务策略。
四、非结构化文本挖掘技术的挑战
尽管非结构化文本挖掘技术为文本信息处理带来了前所未有的机遇和挑战，但其面临一系列技术挑战，如碎片化、多义词、长尾效应等问题。
而这些问题对针对大数据时代的非结构化文本数据分析和挖掘技术提出了更高的要求，需要不断创新和发展，以满足分析挖掘非结构化文本数据的需求。
五、结论
在大数据时代，非结构化文本挖掘技术为我们提供了一种有效的方式来处理和提取文本信息，而这些文本数据可以来源于各种渠道和形式。
随着技术的不断革新和创新，非结构化文本挖掘技术在各个领域中的应用将会越来越广泛，我们有理由相信，这将会对人们的生活和工作带来更多需要。