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全文索引用于處理大文本集合,利用它人們可以在海量文本中快速獲取需要的信息。全文檢索系統是按照全文檢索理論建立起來的用于提供全文檢索服務的軟件系統。一般來說,全文檢索需要具備建立索引和提供查詢的基本功能,此外現代的全文檢索系統還需要具有方便的用戶接口、面向WWW的開發接口、二次應用開發接口等等。功能上,全文檢索系統**具有建立索引、處理查詢返回結果集、增加索引、優化索引結構等等功能,外圍則由各種不
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。面向大數據的挖掘比面向數據庫和數據倉庫的數據挖掘要復雜,因為大數據往往是無結構的,通常是用長的句子或短語來表達文檔類信息;有些則可能是半結構化的,當然也包括大量的異構信息、
靈玖軟件:NLPIR-Parser語義挖掘技術挖掘商業“石油”
面對信息社會中數據和數據庫的爆炸式增長,人們分析數據和從中提取有用信息的能力,遠遠不能滿足實際需要。但目前所能做到的只是對數據庫中已有的數據進行存儲、查詢、統計等功能,但它卻無法發現這些數據中存在的關系和規則,較不能根據現有的數據預測未來的發展趨勢。這種現象產生的主要原因就是缺乏挖掘數據背后隱藏的知識的有力手段,從而導致“數據爆炸但知識貧乏”的現象。數據挖掘就是為迎合這種要求而產生并*發展起來
互聯網自產生那天起就有著強大的功能,隨著世界網民數量的激增,近十年來,移動互聯網網民較是呈現指數級的增長。在Web2.0的新環境下,基于互聯網的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網絡購物商業平臺等所有開放平臺成為巨大的信息場,這些信息不僅巨大(數據存儲量已經從TB級別升至PB級別),而且體現了及時性、互動性、流動性等屬性,傳統的數據收集(主要指結構性數據)和輿情分析方法處理能力非常有限,也影響
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