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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自動分類方法成為人們研究的焦點。 數據挖掘技術本身就是當前數據技術發展的新領域,文本挖掘則發展歷史較短。傳統的信息檢索技術對于海量數據的處理并不盡如人意,文本挖掘便日益重要起來,可見文本挖掘技術是從信息抽取以
數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
當前,大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的節點。移動互聯網、物聯網、社交網絡、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會**。 大數據也是信息產業持續高速增長的新引擎。面對大數據市場的新技術、新產品、新業態會不斷涌現。在硬件與集成設備領域,大數據將對芯片、存儲產業產
隨著經濟**化的加速,**城市成為**經濟系統的**和網絡體系中的組織結點。《北京市國民經濟和社會發展*十二個五年規劃綱要》中明確指出要“以建設世界城市為努力目標,不斷提高北京在**城市體系中的地位和作用,發展友好城市成為北京走向世界的重要途徑。深化**友城交往,制定友好城市發展戰略,不斷擴大友好城市的范圍,擴展合作領域;完善高層互訪和對話機制,推進城市間經濟、科技、文化、教育、體育、環境、城市
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