数据挖掘模式评估.pdf

大数据时代的图书馆创新服务 超星集团副总经理 研究馆员 叶艳鸣 2013·10 一、几点认识 大数据的海啸——巨量信息 43,600,000条结果 大数据的海啸 大数据时代的四个特征 大数据的阶梯处理过程模型 knowledge 模式评估  多阶段流水处理模型 ： 数据挖掘 任务相关数据 数据仓库 选择 数据清理 数据集成 主要的知识发现技术 主要技术 说明 内容管理技术 数据建模技术、版本控制技术、检索技术、文件路由技术等 文档管理技术 分类归档、外部特征管理、关键词管理 信息提取技术 人工智能技术、Bayesian 概率和词频统计分析、向量空间模型 信息过滤技术 固定文章集法、协作过滤技术 文本挖掘 利用智能算法，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源 数据仓库 在线分析处理（OLAP ）、在线事务处理(OLTP) 分类技术 决策树、贝叶斯方法、神经网络、遗传算法、粗糙集和实例推理(CBR)等。 聚类技术 统计分析方法、模糊逻辑、最近邻技术、规则归纳 bookmark 智能化网络信息服务系统 根本原因分析 它是一种回溯性失误分析工具 云模型 解决数据挖掘中的知识表示问题 可视化技术 几何投射技术、基于图标技术、面向像素的技术、层次技术、基于图表技术 文本挖掘技术应用实例——图书相似性检测 基于文献的知识发现原理与技术 共词分析理论与方法 基于相关文献的 基 知识发现 于 共引分析理论与方法 文 献 基于非相关文献的 的 Swanson理论与方法 知识发现 知 识 发 现 基于全文献的 文本挖掘理论与方法 知识发现 资料来源：冷伏海 《基于文献的知识发现的应 用进展研究》 大数据的开发路径 Link Mata data data Big data 知识发现进阶