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隨著網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，人們積累的數(shù)據(jù)越來越多。數(shù)據(jù)挖掘(data mining)就是從大量的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含信息和知識，它利用了數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計等多方面的技術(shù)，是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。

數(shù)據(jù)的迅速增加與數(shù)據(jù)分析方法的滯后之間的矛盾越來越突出,人們希望在對已有的大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行科學(xué)研究、商業(yè)決策或者企業(yè)管理,但是目前所擁有的數(shù)據(jù)分析工具很難對數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的處理,使得人們只能望“數(shù)”興嘆。數(shù)據(jù)挖掘正是為了解決傳統(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(chǔ)上對各種學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練,得到數(shù)據(jù)對象間的關(guān)系模式,這些模式反映了數(shù)據(jù)的內(nèi)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(lǐng)域中,數(shù)據(jù)挖掘受到越來越多的關(guān)注,同時,在實(shí)際問題中,大量成功運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)例說明了數(shù)據(jù)挖掘?qū)�科學(xué)研究具有很大的促進(jìn)作用。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)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)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)(kdd)過程中的一個特定步驟，它用專門算法從數(shù)據(jù)中抽取模式，它并不是用規(guī)范的數(shù)據(jù)庫查詢語言進(jìn)行查詢，而是對查詢的內(nèi)容進(jìn)行模式的總結(jié)和內(nèi)在規(guī)律的搜索。傳統(tǒng)的查詢和報表處理只是得到事件發(fā)生的結(jié)果，并沒有深入研究發(fā)生的原因，而數(shù)據(jù)挖掘則主要了解發(fā)生的原因，并且以一定的置信度對未來進(jìn)行預(yù)測，用來為決策行為提供有利的支持。

北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒?yàn)室張華平主任研發(fā)的nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)是對語法、詞法和語義的綜合應(yīng)用。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)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(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開發(fā)平臺。

其中kgb(knowledge graph builder)知識圖譜引擎是我們自主研發(fā)的知識圖譜構(gòu)建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎(chǔ)上，采用kgb語法實(shí)現(xiàn)了實(shí)時高效的知識生成，可以從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取各類知識，并實(shí)現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。kgb同時可以定義不同的動作，如抽取動作，并能自定義各類后處理程序。利用kgb知識圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細(xì)報價信息，方便進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構(gòu)建。

例如kgb語法：

knowledge: { [/le;/w]+[采購方;甲 方;發(fā)包方; 需方]} +1+{[-(/le;/w)]20}s+{[(/le;/w)]}

action: extract

argument:甲 方單位

表示的是：

如果 句首或者標(biāo)點(diǎn)后，跟了{(lán)采購方;甲 方;發(fā)包方};后面1步內(nèi)跟的不是標(biāo)點(diǎn)也不是是句尾，20個單元內(nèi)的部分，將選中的詞抽取為甲 方單位。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用是目前國際上的一個研究熱點(diǎn)，并在許多行業(yè)中得到了很好的應(yīng)用，尤其是在市場營銷中獲得了成功，初步體現(xiàn)了其優(yōu)越性和發(fā)展?jié)摿�。在信息管理領(lǐng)域，綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)，獲取用戶知識、文獻(xiàn)知識等各類知識，將是實(shí)現(xiàn)知識檢索和知識管理發(fā)展的必經(jīng)之路。