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  • 252017.2
    大数据中非结构化数据的挖掘:文本 一、 点击流中的非结构化文本数据都有哪些? 首先来定性什么是非结构化文本数据,这里指的是点击流原始数据中以文字形式展现的数据,包括原始LOG日志以及已经被结构化入库中的部分数据,比如Adobe Analytics的Data Feed,Webtrekk中的Raw Data.当然,有些数据虽然是文本或字符串的形式,但并不是真正意义上的非结构化,比如浏览器的类型信息、推荐来源,虽然取值为文本,但取值都有规律,这些数据在数据库中更多的是作为外键(FK)...
  • 252017.2
    大数据时代破解非结构化信息难题 导语:大数据是这个时代最热的词汇。互联网企业早已布局,通过数据分析了解用户的喜好和习惯。运营商也想在大数据浪潮中分一杯羹,数据中心和宽带网络建设正如火如荼。政府、金融、医疗纷纷布局大数据应用,提升信息处理能力成为关键。 大数据时代不仅数据量巨大,更新迅速,使用更具随机性,而且数据结构异常复杂, 80% 以上都是非结构化数据,诸如视频、音频、邮件、图片等,并且数据格式之间互不兼容,这给数据的提取、存储、...
  • 252017.2
    什么是结构化数据和非结构化数据?什么是数据清洗? 相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 字段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称为半结构化数据,例如Exchange存储的数据。 非结构化数据库 在信息社会,信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,...
  • 252017.2
    非结构化数据背后的真相 随着大数据概念的流行,非结构化数据已经逐渐成为了大数据的代名词。Soltius公司的工程师Ram Subramanyam今天发表了一篇文章,对非结构化数据进行了解读。 相比于交易型数据,非结构化数据(Unstructured Data)的增长速度要快很多。整理、组织并分析非结构化数据,能够为企业带来更多的竞争优势。每一个数据元素都有它的意义,尽管有些是和你不那么相关的。在本文中,我就将解释一些常见的非结构化数据问题。 非结构化数...
  • 252017.2
    挖掘非结构化文本数据背后的价值 大数据时代的到来使得任何企业都无法忽视数据背后蕴藏的价值。大数据按照存储形式不同可以分为结构化数据和非结构化数据。随着网络技术的发展,非结构化数据的数量日趋增大。据统计,当前非结构化数据的内容占据了数据海洋的80%,并将在2020年之前以44倍的速度迅猛增长。每一个数据元素都有它的意义,对海量数据进行整合并挖掘数据背后的价值成为指导企业决策的重要依据。此前,数据分析绝大部分是针对结构化数据,即可以以word、e...
  • 252017.2
    信息抽取系统主要处理的对象 随着计算机的普及与互联网的高速发展,信息也是爆炸式地增长。信息的过量增长带来一定负面影响:面对巨量的信息,难以发现真正需要的信息。如何将大量无序的信息及时准确地进行提取、整理、组织成便于查询检索的形式,已成为研究开发的焦点。在很多行业信息化系统的建设中,既存在有结构化的数据,也存在有非结构化的数据。结构化数据如姓名、年龄、身份证号码等,而非结构化的数据如于公安行业处警人员对案件的描述、口供等;于电子商...
  • 252017.2
    美国进入“非结构化”数据分析新时代 当前,对国内大部分企业级客户而言,大数据时代已经真正到来了。 虽然,近年来“大数据”及“数据分析”概念被炒得很火,但国内,国内很多CIO/CTO们仍很“害怕数据”——一方面,企业充斥着无从分析的非结构化数据;另一方面,结构化数据分析方面,与非结构一样面临着方法不科学、周期冗长、性价比低、不能直接产生经济效益等典型的问题。国内大数据分析越来越陷入到一种不得要领、颇为鸡肋的僵局。 而反观大洋彼岸的美国,新...
  • 252017.2
    文本信息抽取(IE)与文本信息识别(IR)的区别 文本信息识别(IR)的历史 IR的目的是根用户的查询请求从文档库中找出相关的文档。用户必须从找到的文档中翻阅自己所要的信息。 就其目的而言,IR和IE的不同可表达如下:IR从文档库中检索相关的文档,而IE是从文档中取出相关信息点。这两种技术因此是互补的。若结合起来可以为文本处理提供强大的工具。 IR和IE不单在目的上不同,而且使用的技术路线也不同。部分原因是因为其目的差异,另外还因为它们的发展历...
  • 252017.2
    文本信息抽取技术简介 信息抽取 (Information Extraction: IE)是把文本里包含的信息进行结构化处理,变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始文本,输出的是固定格式的信息点。信息点从各种各样的文档中被抽取出来,然后以统一的形式集成在一起。这就是信息抽取的主要任务。信息以统一的形式集成在一起的好处是方便检查和比较。 信息抽取技术并不试图全面理解整篇文档,只是对文档中包含相关信息的部分进行分析。至于哪些信息是相关的,那将由...
  • 252017.2
    文本智能抽取的三大应用 随着各种机构收集的非结构化数据不断增加,文本挖掘的价值定位和流行度也处于上升阶段。越来越多的机构意识到利用文本挖掘从他们的文本资源库中提取知识的重要性。 以下将展示文本挖掘模范式的应用类别中的一小部分。 市场营销应用 通过分析客服中心提供的非结构化数据,文本挖掘可以提高交叉销售和向上销售的业绩。由客服中心接线人员所做的记录整理而成的文本,以及转录的与顾客的对话可以被文本挖掘算法用来提取新...
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