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近十幾年來，隨著數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的廣泛流行以及計算機技術的快速發(fā)展，人們利用信息技術生產和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高。千萬個數(shù)據(jù)庫被用于商業(yè)管理、政府辦公、科學研究和工程開發(fā)等，特別是網(wǎng)絡系統(tǒng)的流行，使得信息爆炸性增長。這一趨勢將持續(xù)發(fā)展下去。大量信息在給人們帶來方便的同時也帶來了一大堆的問題：第一是信息過量，難以消化;第二是信息真假難以辨認;第三是信息安 全難以保證;第四是信息形式不一致，難以統(tǒng)一處理。面對這種狀況，一個新的挑戰(zhàn)被提出來：如何才能不被信息的汪洋大海所淹沒，從中及時發(fā)現(xiàn)有用的知識，提高信息利用率呢?這時出現(xiàn)了新的技術——數(shù)據(jù)挖掘(data mining)技術便應用而生了。

數(shù)據(jù)挖掘是為了解決傳統(tǒng)分析方法的不足,并針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析處理而出現(xiàn)的。數(shù)據(jù)挖掘通過在大量數(shù)據(jù)的基礎上對各種學習算法的訓練,得到數(shù)據(jù)對象間的關系模式,這些模式反映了數(shù)據(jù)的內在特性,是對數(shù)據(jù)包含信息的更高層次的抽象。目前,在需要處理大數(shù)據(jù)量的科研領域中,數(shù)據(jù)挖掘受到越來越多的關注,同時,在實際問題中,大量成功運用數(shù)據(jù)挖掘的實例說明了數(shù)據(jù)挖掘對科學研究具有很大的促進作用。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行高效的分析處理,以節(jié)約時間,將更多的精力投入到更高層的研究中,從而提高科研工作的 效率。

數(shù)據(jù)挖掘包括許多步驟：從大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中(或從其他來源)取得數(shù)據(jù);選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數(shù)據(jù)中不正常的數(shù)據(jù)并補足不夠的部分;用恰當?shù)慕稻S、變換使數(shù)據(jù)挖掘過程與數(shù)據(jù)模型相適合或相匹配;辨別所得到的是否是知識則需將得到的結果信息化或可視化，然后與現(xiàn)有的知識相結合比較。這些步驟是從數(shù)據(jù)到知識的必由之路。每一步驟都可能是成功的關鍵或失敗的開始。

數(shù)據(jù)挖掘技術本身就是當前數(shù)據(jù)技術發(fā)展的新領域，文本挖掘則發(fā)展歷史更短。傳統(tǒng)的信息檢索技術對于海量數(shù)據(jù)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及相關技術領域中慢慢演化而成的。

北京理工大學大數(shù)據(jù)搜索與挖掘實驗室張華平主任研發(fā)的nlpir-parser大數(shù)據(jù)語義智能分析技術是對語法、詞法和語義的綜合應用。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯(lián)網(wǎng)內容處理的全技術鏈條的共享開發(fā)平臺。

nlpir-parser大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺主要有精準采集、文檔轉化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)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、編碼轉換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，云服務與二次開發(fā)接口等多種產品使用形式。各個中間件api可以無縫地融合到客戶的各類復雜應用系統(tǒng)之中，可兼容windows，linux， android，maemo5, freebsd等不同操作系統(tǒng)平臺，可以供java，python，c，c#等各類開發(fā)語言使用。

隨著云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)等技術的發(fā)展和完善，相信大數(shù)據(jù)在各個領域的應用會越來越廣泛和深入，相關的研究也會越來越全面和深入，在信息管理領域，綜合應用數(shù)據(jù)挖掘技術和人工智能技術，獲取用戶知識、文獻知識等各類知識，將是實現(xiàn)知識檢索和知識管理發(fā)展的必經之路。