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随着计算机技术的革新，互联网新媒体的快速发展，人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据，因此我们获取数据的速度和规模不断增长，大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。海量数据的存储、应用及挖掘已成为人们急需解决的问命题。 大数据已被定义为科学探索的第四范式。继几千年前的实验科学、数百年前的理论科学和数十年前的计算科学之后，当今的数据爆炸孕育了数据密集型科学，将理论、实验和计算仿真等范式统一起来。大数据已被誉为“非竞争性”生产要素。大数据具有“取之不尽，用 之不竭”的特性，在不断的再利用、重组和扩展中持续释放其潜在价值，在广泛的公开、共享中不断创造着新的财富。根源在于，大数据的价值在于预测未知领域、 非特定因素的未来趋势，在于破解长期的、普遍的社会难题。而目前的大数据技术和应用，依然局限于历史和实时数据的关联分析，局限于满足短线的、特定的市场需求。解决问题的过程，恰恰是理论和方法应运而生的过程。而人们试图解决问题的努力，正好是大数据落地生根的推动力。 大数据是基于对海量数据的分析产生价值，那么如何获得海量数据来让大数据真正落地呢?这其中最不可或缺的一个环节就是数据开放。现在推进数据开放更为重要的是通过数据的共享来产生更多的价值。数据开放能够提高社会运行效率，积极整合各方公开的数据，建立基于大数据的城市规划来缓解交通和社会治安问题。  数据开放能够激发巨大的商业价值，数据开放是面向社会大众的开放，任何人只要有能力都可以用它来创造新的商机。 而数据挖掘作为近年来新兴的一门计算机边缘学科，其在国内外引起了越来越多的关注。并且随着数据挖掘技术的不断改进和数据挖掘工具的不断完善，数据挖掘必将在各行各业中得到广泛的应用。数据挖掘从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。这项以数据库技术、统计分析、人工智能等为依托的综合性运用技术的出现有其必然性和可行性。首先，信息社会的到来对数据的筛选和利用提出了更高的要求，而少量数据的出现又使得基于传统数据处理方法的人们面对大量数据无从下手，此时必然要求有更为先进的数据处理技术;其次，计算机性价比的提升和磁盘存储器价格的大幅度降低，使得人们借助计算机来完成数据的分析和处理成为可能。 北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。 NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。 在现今社会，数据挖掘技术已经可以被应用与所有的领域和行业中。在人们生活里的各个方面几乎都可以用到数据挖掘技术数据挖掘技术不但给我们的日常生活带来了巨大的改变和影响，并且这种影响还深深的改变着我们的生活方式。在各个领域的应用也会越来越广泛和深入，相关的研究也会越来越全面和深入，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，为各个行业提供更多帮助。
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发表于 2019-1-31 11:07:21
