JZSearch大數據搜索引擎智能語義搜索平臺

時間：2017-03-03

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

詞條
詞條說明
NLPIR大數據平臺新功能力助中文語義深度挖掘
當今，數據挖掘研究被認為是繼互聯網之后信息技術領域的又一個新浪潮，許多高科技預測*認為：過去五年，高科技的發展已基本完成了**階段的使命一一網絡化;未來的五年，高科技將進入其*二階段的發展——以數據挖掘為基礎的知識管理。數據挖掘作為知識開發和創新的數學工具可以廣泛地應用于金融、市場開發、醫療診斷決策、交通管理、企業業績評枯等眾多的社會信息化領域，以此提高上述行業數據分析的可靠性和精確度。數據
NLPIR大數據從分詞到知識圖譜展現智能實現
從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而較重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有**的信息。那么越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定較終信息是否有**的決定性因素。大數據分析的基礎就是以可視化分析、數據挖掘算法、
大數據九眼智能技術網絡信息治理新方向
當下，**信息技術創新日新月異，以數字化、網絡化、智能化為特征的信息化浪潮蓬勃興起。沒有信息化就沒有現代化。截至2017年6月，我國網民規模已達到7.51億，伴隨著移動互聯網的普及程度不斷提高，上網人數和上網便捷程度不斷增加，我國互聯網上每日產生的違法有害信息數量隨之變得十分巨大，發現和處理這些違法有害信息的難度也隨之增加。如何控制網絡有害信息泛濫蔓延，實施精確打擊，規范凈化網絡空間，較大限度降
NLPIR語義技術助力解決文本數據挖掘難題
近年來，隨著Internet?的迅猛發展以及人們利用信息技術生產和搜集數據能力的大幅度提高，大規模的網絡文本庫不斷涌現。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本，基于人工智能技術的文本大數據挖掘成為人們研究的焦點。數據挖掘(KD)是從數據中自動抽取模型。數據挖掘包括許多步驟：從大規模數據庫中(或從其他來源)**數據;選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數據中不正常的數據并補足不夠