文本挖掘和网络挖掘的概念

随着计算机网络技术的快速发展,互联网所生产的数据正以前所未有的速度增长,信息社会步入了大数据时代。这些数据具有大量性、高速性、多样性、复杂性和价值性等典型特点。然而,大部分数据以文本等非结构化、异构的数据形式存在于互联网中,并且不易被获取和分析。这些数据中往往蕴含着

随着计算机网络技术的快速发展,互联网所生产的数据正以前所未有的速度增长,信息社会步入了大数据时代。这些数据具有大量性、高速性、多样性、复杂性和价值性等典型特点。然而,大部分数据以文本等非结构化、异构的数据形式存在于互联网中,并且不易被获取和分析。这些数据中往往蕴含着

随着计算机网络技术的快速发展,互联网所生产的数据正以前所未有的速度增长,信息社会步入了大数据时代。这些数据具有大量性、高速性、多样性、复杂性和价值性等典型特点。然而,大部分数据以文本等非结构化、异构的数据形式存在于互联网中,并且不易被获取和分析。这些数据中往往蕴含着

随着计算机网络技术的快速发展,互联网所生产的数据正以前所未有的速度增长,信息社会步入了大数据时代。这些数据具有大量性、高速性、多样性、复杂性和价值性等典型特点。然而,大部分数据以文本等非结构化、异构的数据形式存在于互联网中,并且不易被获取和分析。这些数据中往往

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第12章 文本数据挖掘与Web挖掘技术

第1节 文本挖掘概述

1.1 文本挖掘的出现

在现实世界中，我们面对的数据大都是文本数据，这些数据是由各种数据源（如新闻文章、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面等）的大量文档组成。所以，随着文档信息量的飞速增长，文本数据的数据量也急剧地增长。

文本数据是所谓的半结构化数据（Semi-Structure Data），它既不是完全无结构的也不是完全结构化的。如，文档可能包含结构字段，比如：标题、作者、出版日期、长度、分类等，也可能包含大量的非结构化的文本，如摘要和内容。

文本挖掘（Text Mining），国外有人称之为文本数据挖掘（Text Data Mining）和文本分析（Text Analysis）。文本挖掘一词大约出现于1998年4月在欧洲举行的第十届机器学习会议上，组织者 Kodratoff明确地定义了文本挖掘的概念，并分清它与“信息检索”的不同点和共同点。Kodratoff认为，文本挖掘的目的是从文档集合中

基于引用网络和文本挖掘的技术演化路径识别

Identifying Technology Evolution Pathways by Integrating Citation Network and Text Mining

作者：周源[1];杜俊飞[2];刘宇飞[3];郑文江[3]

Zhou Yuan;Du Junfei;Liu Yufei;Zheng Wenjiang(School of Public Policy and Management,Tsinghua University,Beijing 100084;School of Mechanical Science&Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074;The CAE Center for Strategic Studies,Chinese Academy of Engineering,Beijing 100088)

作者机构：[1]清华大学公共管理学院,北京100084;[2]华中科技大学机械科学与工程学院,武汉430074;[3]中国工程院战略咨询中心.北京100088 出版物：情报杂志

QAR的深度挖掘和应用

作者： 指导老师：周长春

摘 要

（1）飞行品质监控的概念，并提出了飞行品质监控的重要性。（2）飞行品质监控的数据处理系统。分别介绍了飞行品质监控的数据记录系统、数据格式和数据译码系统。（3）飞行品质监控技术的实施与应用。介绍了FOQA计划以及FOQA在我国的实施现状和应用。（4）飞行品质监控在机务维修中的应用。着重研究探讨发动机状态监控技术的应用和飞行品质监控技术在当今机务维修中的重要作用。（5）飞行品质数据的深度挖掘。飞行数据是调查飞行事故原因的主要依据。本文根据飞行数据记录系统的发展、工作过程、应用以及在中国民航的发展进行讨论。并针对我国民航的实际情况，对快速存取记录器（QAR）的工程技术以及在我国民航的利用现状进行分析了解，对监控数据的分析，发现超限事件。探讨了飞行数据在进行飞行品质监控实施飞行质量保证计划、发动机状态监控并根据监控数据诊断故障等方面的实际作用。肯定飞行品质监控在保证飞行的安全方面的作用，并针对个别公司在飞行品质方面所做的投入和获得的成绩进行评定和比较。

关键词：飞行安全 飞行品质监控 QAR 超限事件 预警管理

Abstract

Flight data to invest

QAR的深度挖掘和应用

作者： 指导老师：周长春

摘 要

（1）飞行品质监控的概念，并提出了飞行品质监控的重要性。（2）飞行品质监控的数据处理系统。分别介绍了飞行品质监控的数据记录系统、数据格式和数据译码系统。（3）飞行品质监控技术的实施与应用。介绍了FOQA计划以及FOQA在我国的实施现状和应用。（4）飞行品质监控在机务维修中的应用。着重研究探讨发动机状态监控技术的应用和飞行品质监控技术在当今机务维修中的重要作用。（5）飞行品质数据的深度挖掘。飞行数据是调查飞行事故原因的主要依据。本文根据飞行数据记录系统的发展、工作过程、应用以及在中国民航的发展进行讨论。并针对我国民航的实际情况，对快速存取记录器（QAR）的工程技术以及在我国民航的利用现状进行分析了解，对监控数据的分析，发现超限事件。探讨了飞行数据在进行飞行品质监控实施飞行质量保证计划、发动机状态监控并根据监控数据诊断故障等方面的实际作用。肯定飞行品质监控在保证飞行的安全方面的作用，并针对个别公司在飞行品质方面所做的投入和获得的成绩进行评定和比较。

关键词：飞行安全 飞行品质监控 QAR 超限事件 预警管理

Abstract

Flight data to invest

QAR的深度挖掘和应用

作者： 指导老师：周长春

摘 要

（1）飞行品质监控的概念，并提出了飞行品质监控的重要性。（2）飞行品质监控的数据处理系统。分别介绍了飞行品质监控的数据记录系统、数据格式和数据译码系统。（3）飞行品质监控技术的实施与应用。介绍了FOQA计划以及FOQA在我国的实施现状和应用。（4）飞行品质监控在机务维修中的应用。着重研究探讨发动机状态监控技术的应用和飞行品质监控技术在当今机务维修中的重要作用。（5）飞行品质数据的深度挖掘。飞行数据是调查飞行事故原因的主要依据。本文根据飞行数据记录系统的发展、工作过程、应用以及在中国民航的发展进行讨论。并针对我国民航的实际情况，对快速存取记录器（QAR）的工程技术以及在我国民航的利用现状进行分析了解，对监控数据的分析，发现超限事件。探讨了飞行数据在进行飞行品质监控实施飞行质量保证计划、发动机状态监控并根据监控数据诊断故障等方面的实际作用。肯定飞行品质监控在保证飞行的安全方面的作用，并针对个别公司在飞行品质方面所做的投入和获得的成绩进行评定和比较。

关键词：飞行安全 飞行品质监控 QAR 超限事件 预警管理

Abstract

Flight data to invest

向一个CUO页学习 产品卖点挖掘和包装主讲：@杰夫姜洪峰

姜洪峰（Jeff/姐夫）

2002年，开始从事电商服务

2006年，创办商信文化传播

2009年，创办杰夫电子商务

2011创新中国创新之星5强

2011中国十佳电子商务服务商

公司从3个人发展到300人，3个事业部…

商信文化传播 杰杰科技

杰夫电商

杰夫学院企业内训 人才实训基地

案例分析成交的理由卖点补充卖点掘

步色曲彩排版字体

素材9

卖点挖掘设计包装

案例分析

一个保健枕产品促销活动单面

设计——“CUO”

【整体方面】：排版杂乱、颜色多变、字体繁多

【细节方面】：素材拼凑、精度很低卖点挖掘，表达逻辑叙述思路清晰卖点挖掘到位

成交需要N个理由

理由1

：突出核心诉求——睡眠质量。

理由2：挖掘痛苦——睡不好觉=慢性自杀。

理由3

：给予购买信心——从众效应

理由4

：权威组织认证，实用专利技术。

理由5

：营造全国热销的火热气氛。塑造品牌信任感。

理由6：给予强烈信心——受到各种官方渠道认可。

理由7

：再次给予强烈信心——各网络媒体也在报道推荐（软文或广告）。理由8：给予优惠和紧迫感——折扣、包邮、限量

理由9：给予超值感受——超值礼包，买一得多。。

理由10：定位目标客户群——谁应该用这个枕头？谁应该买这个枕头？理由11

：消除

数据挖掘——概念概念与技术

Data Mining

Concepts and Techniques

习题答案 第 1 章 引言

1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题：

1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测

聚 类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功 能的例子。 解答：

? 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特

征 可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特 征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。

? 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一

般 特性进行比较。例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有 低 GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的 轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生， 而具有低 GPA 的学生的 65%不是。

? 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的

特 征 值的 条 件。 例 如， 一 个数 据 挖掘 系 统可 能 发现

数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining

Concepts and Techniques

习题解答

Jiawei Han

Micheline Kamber 范明 孟晓峰 译

著

目录

第 1 章 引言

1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题：

1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚 类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功 能的例子。 解答：

? 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征 可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特 征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。

? 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般 特性进行比较。例如，具有高 GPA 的学生的一般特性可被用来与具有 低 GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的 轮廓，就像具有高 GPA 的学生的 75%是四年级计算机科学专业的学生， 而具有低 GPA 的学生的 65%不是。

由于HTTP是无状态的协议，客户程序每次都去web页面，都打开到web服务器的单独的连接，并且不维护客户的上下文信息。如果需要维护上下文信息，比如用户登录系统后，每次都能够知道操作的是此登录用户，而不是其他用户。对于这个问题，存在三种解决方案：cookie，url重写和隐藏表单域。

1、cookie

cookie是一个服务器和客户端相结合的技术，服务器可以将会话ID发送到浏览器，浏览器将此cookie信息保存起来，后面再访问网页时，服务器又能够从浏览器中读到此会话ID，通过这种方式判断是否是同一用户。

1 请求：

2 POST /ibsm/LoginAction.do HTTP/1.1

3 Accept: image/gif, image/x-xbitmap, image/jpeg, image/pjpeg, application/x-shockwave-flash, application/vnd.ms-excel, application/vnd.ms-powerpoint, application/msword, */*

4 Referer: http://192.168.1.20:8080/crm/