有效 機制 基於 教程 機器學習 機器 基礎 摘要 大數據應用

數據與信息是重要的生產要素和戰略資產，已在全球達成共識。然而，失去控制和無組織的數據和信息卻不能很好地發揮戰略資產的作用。信息挖掘是對文獻、數據等信息資源對象進行分類、標引、描述、揭示，使之有序化、系統化的過程，其目的恰好是將無序的、分散的數據和信息整理成有序的信息資源，保證用戶的有效獲取和利用。因此，信息挖掘對於大數據資源的管理與利用具有重要作用。
　　同時，當前的大數據環境給信息挖掘帶來了巨大的影響。正確地識別這些影響，對於凝練信息挖掘的研究方向、使其適應當前的發展環境、與國家的重大需求對接、為國家大數據戰略的實施提供智力支持，具有非常重大的意義。
　　NLPIR大數據語義智能教學科研平臺是大數據語義智能分析專業的教學科研綜合平臺。平臺以自然語言理解為核心，結合北理工團隊多年的科學研究與一線教學經驗，以科學嚴謹的方式，致力於提升學員大數據與人工智能的教學培訓、科學研究與工程實踐的水平。
　　NLPIR大數據語義智能教學科研平臺具有一套完善且豐富的教學體系，課程教材、視頻教學、實訓平臺、實驗驗證和項目案例五位一體。
　　NLPIR大數據語義智能教學科研平臺教學內容豐富，主要圍繞大數據、人工智能和自然語言理解三大核心領域展開，核心內容包括以下幾個方面：
　　1)科學的大數據觀：大數據的定義，科學發展淵源;如何科學看待大數據?如何把握大數據，分別從“知著”、“顯微”、“曉義”三個層面闡述科學的大數據觀。
　　2)大數據技術平臺與架構：雲計算技術與開源平臺搭建;Hadoop、Spark等數據架構、計算範式與應用實踐;TensorFlow深度學習平臺。
　　3)機器學習與常用數據挖掘：常用機器學習算法：Bayes, SVM，深度神經網絡等;常用數據挖掘技術：關聯規則挖掘、分類、聚類、奇異點分析;深度學習：CNN, RNN, LSTM, Attention模型，seq2seq模型。
　　4)大數據語義精準搜索：通用搜索引擎與大數據垂直業務的矛盾;大數據精準搜索的基本技術：快速增量倒排索引、結構化與非機構化數據融合、大數據排序算法、語義關聯、自動緩存與優化機制;大數據精準搜索語法：鄰近搜索、復合搜索、情感搜索、精準搜索;
　　5)非結構化大數據語義挖掘
　　語義理解基礎：ICTCLAS與漢語分詞;內容關鍵語義自動標引與詞雲自動生成;大數據聚類;大數據分類與信息過濾;大數據去重、自動摘要;情感分析與情緒計算;不良信息智能過濾.
　　6)知識圖譜的大數據自動構建與應用：知識圖譜概念;知識點的自動發現;基於bootstrapping的知識大數據生成;
　　7)NLPIR智能語義平臺：NLPIR智能語義分析在線雲服務;NLPIR Parser語義分析平臺實訓;NLPIR智能語義二次開發接口與教程。
　　8)大數據應用案例剖析與綜述：國家電網大數據應用案例;新媒體傳播創新與頭條應用;非結構化大數據挖掘。
　　大數據新技術應用成為下個階段發展重點的脈絡逐漸清晰，隨著新技術應用的不斷增多，未來將會有更多新的概念、方式將會在各個領域出現。針對當前互聯網大數據挖掘和分析出現的痛點和問題，一場源自更深層次的變革將會在互聯網領域出現，一個新的時代終將來臨。

靈玖軟件：大數據挖掘技術比數據更重要