数据挖掘14

原创 于 2025-12-20 10:57:20 发布 · 103 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据挖掘 #人工智能

数据挖掘14–文本知识抽取

一、什么是知识抽取？

知识抽取就是把“杂乱的文字”变成“结构化的知识”，让机器不仅能“读”，还能“懂”。

例子：

原始句子：“特斯拉CEO埃隆·马斯克于2022年收购了推特。”

知识抽取结果：

实体：

埃隆·马斯克（人物）

特斯拉（组织）

推特（组织）

2022年（时间）

关系：

(埃隆·马斯克, 担任, 特斯拉CEO)

(埃隆·马斯克, 收购, 推特)

事件：

事件类型：企业收购

买家：埃隆·马斯克

被收购方：推特

时间：2022年

数据挖掘-数据预处理
Truraly幻想乡
07-23 2546
来自🥬🐶程序员Truraly | 田园（欢迎关注）
数据挖掘期末背诵
qq_46210893的博客
04-25 1246
13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70,问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。建⽴数据挖掘库包括以下⼏个步骤：数据收集、数据描述、选择、数据质量评估和数据清理、合 并与整合、构建元数据、加载数据挖掘库、维护数据挖掘库。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值,从测试集中得到的准确率只对⽤于建⽴模型的数据有意义。模型建立并经过验证之后，可以有两种主要的使用方法。
数据挖掘基础
W_chuanqi的博客
10-12 2373
针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次的挖掘目标是什么？系统完成后能够达到什么样的效果。必须分析应用领域（应用中的各种知识和应用目标），了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清用户需求。目标越明确、需求越清晰，数据挖掘成功率越高。针对T餐饮的数据挖掘应用，可定义如下的挖掘目标：1）实现动态菜品智能推荐，帮助顾客快速发现自己感兴趣的菜品，同时确保推荐给顾客的菜品也是餐饮企业期望顾客消费的菜品，实现餐饮消费者和餐饮企业的双赢。
数据挖掘期末复习【Final】
ddhao09的博客
12-27 3434
​技术层面：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道的、但又==潜在有用的信息==的过程。​商业层面：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业业务数热进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取==辅助商业决策==的关键性数据。分类是数据挖掘中的一种主要分析手段分类的任务是对数据集进行学习，并构造一个拥有预测功能的分类模型，用于预测未知样本根据电子邮件的标题和内容检查出垃圾邮件根据核磁共振的结果区分肿瘤是恶性还是良性的。
数据挖掘，到底是在挖掘什么？
Allen-
08-05 3891
数据挖掘：从数据洪流中提炼知识的艺术 在信息爆炸时代，数据挖掘作为一门多学科交叉的前沿技术，致力于将海量原始数据转化为可操作的智慧。它能处理结构化、半结构化与非结构化数据，通过频繁模式发现、分类聚类、深度学习等方法，挖掘出多维汇总、关联规则、异常检测等有价值的知识。从沃尔玛"尿布-啤酒"的经典案例到社交网络分析，数据挖掘已广泛应用于商业、科研和公共安全领域。这一技术涉及数据准备、清洗、模式挖掘、评估等完整流程，其最新发展如卷积神经网络、图神经网络等，正重塑计算机视觉和自然语言处理等多个领
【数据挖掘算法与应用】——数据挖掘导论
热门推荐
Python全栈系列
09-10 3万+
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息或知识的非平凡过程。
python 数据挖掘算法
lipeitong333的博客
02-19 1万+
1、首先简述数据挖掘的过程 第一步：数据选择 可以通过业务原始数据、公开的数据集、也可通过爬虫的方式获取。 第二步： 数据预处理 数据极可能有噪音，不完整等缺陷，需要对数据进行数据标准化，方法有min-max 标准化，z-score 标准化，修正的标准z-score。 第三步：特征值数据转换 将数据提取特征使这些数据符合特定数据挖掘算法的分析模型。数据模型有很多，等下详细讲解。 第四步：模型训练 选择好的数据挖掘算法...
大模型时代下数据挖掘如何突破重围
haron_82713的博客
10-11 1615
在大模型的训练过程中，涉及到大量的用户数据。例如，欧洲的GDPR法规对数据的使用和存储提出了严格的要求，企业需要在数据挖掘时遵循相关法律法规，以避免潜在的法律风险。对于大规模数据集，结合大模型的预训练能力，可以快速完成数据的清洗与预处理，从而为后续的数据挖掘打下良好的基础。因此，如何确保数据的质量，包括数据的准确性、一致性和完整性，是数据挖掘的重要挑战。
Python金融数据挖掘期末复习
m0_62340891的博客
07-07 1438
关于PYthon金融数据挖掘的期末考试内容整理~
数据挖掘知识点总结
Galaxy
06-27 4241
1.数据挖掘产生的背景?驱动力是什么？ 四种主要技术激发了人们对数据挖掘技术的开发、应用和研究的兴趣： 超大规模数据库的出现，如商业数据仓库和计算机自动收集数据记录手段的普及 先进的计算机技术，如更快和更大的计算能力和并行体系结构 对海量数据的快速访问，例如分布式数据存储系统的应用 统计方法在数据处理领域应用的不断深入 大量信息给人们带来方便的同时也带来一大堆问题： 信息冗余、信息真假难以辨识、信息安全难以保证、信息形式不一、难以统一处理等。“数据过剩”、“信息爆炸”和“知识贫乏”等现象相继产生。 数据挖掘
精选资源
数据挖掘：概念与技术 第二版 PDF
07-19
数据挖掘是信息技术领域的一个重要分支，它涉及到从大型数据集中发现有价值的信息和模式。《数据挖掘：概念与技术》第二版是一本深入探讨这一主题的教程，由Jiawei Han和Micheline Kamber共同撰写，属于Morgan ...
精选资源
数据仓库与数据挖掘-实验报告 数据仓库的设计、实现及多维分析 共14页.pdf
06-07
数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域中的重要组成部分，它们在数据驱动决策的背景下扮演着关键角色。本实验报告主要探讨了数据仓库的设计、实现及多维分析，涉及到的关键概念包括数据仓库、多维数据模型、ETL过程...
精选资源
数据挖掘选择判断题库.docx
12-15
数据挖掘选择判断题库 本资源摘要信息是基于数据挖掘选择判断题库，涵盖了数据挖掘的多个方面，包括关联规则发现、分类、聚类、数据预处理、数据流挖掘、探索性数据分析、建模描述、预测建模等。下面是对题库中每个...
精选资源
数据挖掘期末参考.docx
06-12
数据挖掘期末参考 数据挖掘是指从大量的数据中，自动或 semi-automatically 发现有价值的规律、模式、关系等信息的过程。以下是数据挖掘的一些重要概念和技术： 1. 关联规则发现：关联规则是指在数据中发现的规律...
数据挖掘天气预测集合
10-19
包含多个维度，精确到某个地点每天的天气：日平均降水量、日平均温度、日平均湿度、风向；可以用于预估产量
数据挖掘08
wangweiwei2020的博客
12-17 327
把未知量伸长或者缩短到参考模式的长度。然后使用动态规划方法把被比较的数据扭曲或者弯折，时期特征与模型特征对齐。比如：DTW**隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）**是一种经典的概率图模型，用于建模含有隐藏状态的时序随机过程。
数据挖掘07
wangweiwei2020的博客
12-16 484
按时间排列的观测数据的序列。在进行数据挖掘时，必须考虑数据间存在的时间关系。DTW（Dynamic Time Warping，动态时间规整） 是一种用于衡量两个时序序列相似度的算法，特别适用于长度不同、速度不一致或存在时间偏移的时间序列。
数据挖掘12
最新发布
wangweiwei2020的博客
12-19 739
首先，通过人工定义或学习类别的语义属性（如形状、颜色等），将类别映射到属性空间。然后，模型学习从输入数据到属性向量的映射。最后根据属性匹配来识别新类别。给定一张图片，如何提取区分其中目标类型的特征，即形成目标的表示。
数据挖掘10
wangweiwei2020的博客
12-17 293
*循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）**是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值