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大數據挖掘是伴隨者互聯網的普及應用和傳統信息檢索技術的不足提出并發展起來的。大數據挖掘是從大數據中發現有用的模式(其中的數據可以存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中),它旨在解決數據挖掘、信息檢索、知識抽取以及較廣泛的商業問題。 作為大數據挖掘領域中的一個重要研究分支,文本挖掘與處理主要研究從非結構化及半結構化的海量Web文本信息中挖掘有**的信息,處理其中可能隱藏著的概念及其聯系,并完成可能的
文本挖掘(Text Mining)是一個從結構化或非結構化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過程。文本挖掘的主要目的是從非結構化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識。可以看成是基于數據庫的數據挖掘或知識發現的擴展。 文本挖掘是從數據挖掘發展而來,因此其定義與我們熟知的數據挖掘定義相類似。但與傳統的數據挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現在:文檔本身是半結構化或非結構化的,無確定形式并
當今時代是互聯網時代,互聯網作為這個時代的主題使得這個時代具有資源共享性和信息傳播性的特點,給人們的生活帶來了便利。網絡在為人們認識世界帶來便利的同時也為有害信息的廣泛傳播提供了便捷且廣泛的途徑。人們在享受互聯網帶來的便利的同時,也常常會受到一些非法信息的滋擾。因此信息安全問題對于維護網絡環境的健康有著十分重要的意義。 目前網絡的過濾技術主要有三種,它們是基于URL過濾方式、基于文本的過濾方式和
自然語言通常是指一種自然地隨文化演化的語言。英語、漢語、日語為自然語言的例子,而世界語則為人造語言,即是一種為某些特定目的而創造的語言。 自然語言具備兩個屬性:語言屬性與自然屬性。“語言”屬性表現為公認的某些約定俗成的內在規律性;“自然”屬性是說并不存在某個人為制造的、嚴格的語法規則體系來約定人們的語言表達方式,這是和程序設計語言大相徑庭的。自然語言需要遵循一定的內在規律,但較大程度上是“存在即
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