NLPIR：數據挖掘深度決定大數據應用價值

　　人類自跨入了大數據時代，許多同咱們生活息息相關的儀器都步入了智能化。而在數據中生活的咱們在製造數據的同時也在經過數據加快經濟發展速度，提升社會文明。所以，數據的戰略意義已經同人力資源、天然資源相同。
　　所謂大數據，是信息化到必定階段以後必然出現的現象，是因爲信息技術的不斷廉價化，以及互聯網及其延伸所帶來的無處不在的信息技術應用所帶來的天然現象。基本上，大數據有四個驅動力，即摩爾定律所驅動的指數增加模式;技術低成本化驅動的萬物數字化;寬帶移動泛在互聯驅動的人機物廣聯鏈接;雲計算模式驅動的數據大規模的匯聚。
　　大數據提供了人類認識複雜系統的新思惟、新手段，已成爲提高國家綜合能力和保障國家安全的新利器。從信息技術視角來看，雲計算、物聯網、大數據、移動互聯網、人工智能等都屬於互聯網時代的信息新技術。從製造業視角，移動互聯網、物聯網、GPS做爲互聯網的延伸，更強調在製造業全價值鏈的提高與整合中信息的應用;而在互聯網眼中，則更強調對傳統產業的影響、改造和升級，構造新產品、新業務、新生態的力量。
　　數據無處不在，且大數據可以超越「物聯網」、「雲計算」開創本身的時代，這與其自身的特徵密不可分。第一，種類多。隨着社會進步，傳感器的種類與日增多且社交網絡、智能設備被更多人承認，數據類型也相對增多。目前，數據除去傳統的關係數據還包括視頻、網頁、文檔、音頻以及郵件等還沒有處理、不具有結構模式或者半結構模式的數據。第二，高速流動。傳統的數據流動速度是指對數據擷取、存數及分析具備價值信息的速度。然而，大數據由於其數據量的巨大，快速變更的數據造成數據流的特色，傳統的處理方式已經沒法處理這樣高速流動的數據，進而數據處理已經由TB級上升到PB級。第三，數據量巨大。通常，大數據指的是超過10TB規模的數據量。
　　數據挖掘是大數據時代的關鍵技術，是指從非完整的、海量的、有噪音的、模糊且隨機的數據中挖掘隱含在內且人們未提早得知的有用信息的過程。通常，數據挖掘的功能有兩類，即描述和預測。描述性挖掘用於展示集體數據的通常特性，而預測性挖掘用於推算處理數據，完成預測目的。數據玩具功能同目標數據的類型有關，有些功能適用於不一樣類型的數據，有些功能則只適用於某種特定數據。數據挖掘功能可以讓人得知未知信息，提高數據價值，從而應用到了不一樣領域。
　　北京理工大學大數據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發的NLPIR大數據語義智能分析技術是知足大數據挖掘對語法、詞法和語義的綜合應用。NLPIR大數據語義智能分析平臺是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準採集、天然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,並針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。
　　NLPIR大數據語義智能分析平臺主要有精準採集、文檔轉化、新詞發現、批量分詞、語言統計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉換等十餘項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，雲服務與二次開發接口等多種產品使用形式。各個中間件API能夠無縫地融合到客戶的各種複雜應用系統之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不一樣操做系統平臺，能夠供Java，Python，C，C#等各種開發語言使用。
　　數據挖掘技術及其應用是目前國際上的一個研究熱點，並在許多行業中獲得了很好的應用，尤爲是在市場營銷中得到了成功，初步體現了其優越性和發展潛力。在信息管理領域，綜合應用數據挖掘技術和人工智能技術，獲取用戶知識、文獻知識等各種知識，將是實現知識檢索和知識管理髮展的必經之路。