下列哪些是数据挖掘发现的知识

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数据挖掘与知识发现(讲稿12 - 文本挖掘)

标签:文库时间:2024-08-14
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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

基于知识网格的数据挖掘

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工业、科学、商务等领域的数据通常分布在不同的地方,需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的计算提供了有效支持。为了在网格上进行数据挖掘的开发,本文提供了一个称之为知识网格的系统,讨论如何应用知识网格设计实施数据挖掘应用,并说明如何搜索网格资源、

维普资讯

计算机科学 2 0 V 13 N . 0 6 o. 3 Q 6

基于知识网格的数据挖掘 )魏定国彭宏 (华南理工大学计算机学院广州 5 04 ) ( 16 1 广东商学院广州 50 2 ) 1 30摘要工业、学、科商务等领域的数据通常分布在不同的地方,需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计

算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的

计算提供了有效支持。为了网格上进行数据挖掘的开发,在零文提供了一个称之为知识网格的系统,讨论如何应用知识网格设计实施数据挖掘应用,并说明如何搜索网格资源、制软件和数据组件,编以及数据挖掘应用在网格上的执行过程。

关键词

数据挖掘,知识网格,网格计算,网格调度Da a M i i g Ba e n

基于知识网格的数据挖掘

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工业、科学、商务等领域的数据通常分布在不同的地方,需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的计算提供了有效支持。为了在网格上进行数据挖掘的开发,本文提供了一个称之为知识网格的系统,讨论如何应用知识网格设计实施数据挖掘应用,并说明如何搜索网格资源、

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基于知识网格的数据挖掘 )魏定国彭宏 (华南理工大学计算机学院广州 5 04 ) ( 16 1 广东商学院广州 50 2 ) 1 30摘要工业、学、科商务等领域的数据通常分布在不同的地方,需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计

算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的

计算提供了有效支持。为了网格上进行数据挖掘的开发,在零文提供了一个称之为知识网格的系统,讨论如何应用知识网格设计实施数据挖掘应用,并说明如何搜索网格资源、制软件和数据组件,编以及数据挖掘应用在网格上的执行过程。

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下列文学知识叙述错误的一项是

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下列文学知识叙述错误的一项是( )。

A. 欧洲文学中四大吝啬鬼形象分别是英国莎士比亚《威尼斯商人》中的夏洛克、法国莫里哀《悭吝人》中的阿巴贡、法国巴尔扎克《守财奴》中的葛朗台、俄国果戈理《死魂灵》中的泼留希金

B. 中国文学中四大吝啬鬼形象分别是钱锺书《围城》中的李梅亭、徐复祚《一文钱》中的卢至、庄子《外物》中的监河侯、吴敬梓《儒林外史》中的严监生

C. 俄国文学中多余人形象有普希金《叶甫盖尼·奥涅金》中的奥涅金、莱蒙托夫《当代英雄》中的毕巧林、易卜生《娜拉》中的娜拉、赫尔岑《谁之罪》中的别尔托夫

D. 中国文学中多余人形象有鲁迅笔下的涓生、巴金笔下的觉新、柔石笔下的肖涧秋、叶圣陶笔下的倪焕之、曹禺笔下的周萍

答案详解:

易卜生为挪威剧作家,不是俄国人。其他选项正确,故本题选择C。

下列关于食品添加剂的说法,正确的是( )。

A. 经实验证明,天然的食品添加剂比人工化学合成的安全

B. 因为食品添加剂对人的身体有危害性,所以在食品中不应该使用添加剂

C. 防腐剂是能抑制食品中微生物的繁殖,防止食品腐败变质,延长食品保存期的物质,一般包括酸型防腐剂、酯型防腐剂两种

D. 漂白剂、膨松剂、着色剂、护色剂、增味剂、防腐剂、甜味剂、增稠剂、香料都属于食品添加剂

做数据挖掘工作需要具备哪些思维原理?

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做数据挖掘工作需要具备哪些思维原理?

大数据思维原理是什么?笔者概括为10项原理。 一、数据核心原理

从“流程”核心转变为“数据”核心

大数据时代,计算模式也发生了转变,从“流程”核心转变为“数据”核心。Hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求,将改变IT系统的升级方式:从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。

例如:IBM将使用以数据为中心的设计,目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下,云计算找到了破茧重生的机会,在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系:云计算为大数据提供了有力的工具和途径,大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地,可有效利用已大量建设的云计算资源,最后加以利用。

科学进步越来越多地由数据来推动,海量数据给数据分析既带来了机遇,也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法,综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战,我们需要新的统计思路和计算方法。 说明:用数据核心思维方式思考问题,解决问题。以数据为核心,反映了当下IT产业的变革,数据

根据《宪法》的规定,关于公民纳税义务,下列哪些选项是正确的 A.国家在

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一、整体解读

试卷紧扣教材和考试说明,从考生熟悉的基础知识入手,多角度、多层次地考查了学生的数学理性思维能力及对数学本质的理解能力,立足基础,先易后难,难易适中,强调应用,不偏不怪,达到了“考基础、考能力、考素质”的目标。试卷所涉及的知识内容都在考试大纲的范围内,几乎覆盖了高中所学知识的全部重要内容,体现了“重点知识重点考查”的原则。

1.回归教材,注重基础

试卷遵循了考查基础知识为主体的原则,尤其是考试说明中的大部分知识点均有涉及,其中应用题与抗战胜利70周年为背景,把爱国主义教育渗透到试题当中,使学生感受到了数学的育才价值,所有这些题目的设计都回归教材和中学教学实际,操作性强。

2.适当设置题目难度与区分度

选择题第12题和填空题第16题以及解答题的第21题,都是综合性问题,难度较大,学生不仅要有较强的分析问题和解决问题的能力,以及扎实深厚的数学基本功,而且还要掌握必须的数学思想与方法,否则在有限的时间内,很难完成。

3.布局合理,考查全面,着重数学方法和数学思想的考察

在选择题,填空题,解答题和三选一问题中,试卷均对高中数学中的重点内容进行了反复考查。包括函数,三角函数,数列、立体几何、概率统计、解析几何、导数等几大版块问题。这些问题都是以知识为载体

下列属于恒温动物的是( )

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一、整体解读

试卷紧扣教材和考试说明,从考生熟悉的基础知识入手,多角度、多层次地考查了学生的数学理性思维能力及对数学本质的理解能力,立足基础,先易后难,难易适中,强调应用,不偏不怪,达到了“考基础、考能力、考素质”的目标。试卷所涉及的知识内容都在考试大纲的范围内,几乎覆盖了高中所学知识的全部重要内容,体现了“重点知识重点考查”的原则。

1.回归教材,注重基础

试卷遵循了考查基础知识为主体的原则,尤其是考试说明中的大部分知识点均有涉及,其中应用题与抗战胜利70周年为背景,把爱国主义教育渗透到试题当中,使学生感受到了数学的育才价值,所有这些题目的设计都回归教材和中学教学实际,操作性强。

2.适当设置题目难度与区分度

选择题第12题和填空题第16题以及解答题的第21题,都是综合性问题,难度较大,学生不仅要有较强的分析问题和解决问题的能力,以及扎实深厚的数学基本功,而且还要掌握必须的数学思想与方法,否则在有限的时间内,很难完成。

3.布局合理,考查全面,着重数学方法和数学思想的考察

在选择题,填空题,解答题和三选一问题中,试卷均对高中数学中的重点内容进行了反复考查。包括函数,三角函数,数列、立体几何、概率统计、解析几何、导数等几大版块问题。这些问题都是以知识为载体

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用【免费】

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数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

[摘要] 随着知识经济的到来,知识作为一种重要的经济资源可以提升企业的竞争力,知识管理作为一种经营战略模式越来越受到企业的重视。数据挖掘技术是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分,利用数据挖掘技术可以从企业海量的数据和信息中挖掘出有效的知识,帮助企业实施科学有效的知识管理,从而提升企业的核心竞争力,促进企业科学、快速与持续发展。

[关键词] 数据挖掘知识管理知识知识管理系统

近年来,知识管理飞速发展,学者对知识管理的研究越来越深入,知识管理在企业中的实践也越来越广泛。企业可以广泛搜集到组织所掌握的技术诀窍、业务资料和长期实践经验等数据资料。但如何对这些数据资料进行科学地分析、处理,从而发掘出对管理和决策有价值的信息和知识,却是企业面临的主要挑战。数据挖掘技术可以有效地解决这一问题,并且被广泛应用于企业知识管理中。企业要在激烈的市场竞争中获胜,必须对组织中的知识进行整理或收集,形成企业的核心竞争能力的知识资本,从而提高企业的市场竞争力。

一、数据挖掘技术的常用方法

数据挖掘是从数据当中发现趋势或模式的过程,这个过程的目标是通过对大量数据的分类从而发现新的信息。数据挖掘(Data Mining)指的是

医药数据挖掘

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山西省中医药研究院

医药数据挖掘

Data mining in medicine

季海霞1

山西省中医药研究院 ,030012 ,2533360723@qq.com

1简介 ....................................................................... 1 2过程 ....................................................................... 1 3常用算法 ................................................................... 2

3.1 关联分析 ............................................................. 3 3.2 分类分析 ............................................................. 3

3.3 聚类分析 ...........................................................

数据挖掘试题

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单选题

1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

4. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B)

A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链

6. 使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?(A) A. 探索性数据分析 B. 建模描述

C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法? (D)

A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值

12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 5