Средства Data Mining (DM)
Технология Image Mining (IM) содержит средства для распознавания и классификации различных визуальных образов, хранящихся в базах данных предприятия или полученных в результате оперативного поиска из внешних информационных источников. Создание нескольких систем резервного копирования или одной системы распределенного документооборота, которые позволяют сохранять данные, но обладают медленным… Читать ещё >
Средства Data Mining (DM) (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Средства DM подразумевают извлечение («раскопку», «добычу») данных и направлены на выявление отношений между информацией, хранящейся в цифровых базах данных предприятия, которые аналитик может использовать для построения моделей, позволяющих количественно оценить степень влияния интересующих его факторов. Кроме того, такие средства могут быть полезны для построения гипотез о возможном характере отношений информации в цифровых базах данных предприятия.
Технология добычи текстовых данных (Text Mining — ТМ) представляет собой набор инструментов, позволяющий анализировать большие наборы информации в поисках тенденций, шаблонов и взаимосвязей, способные помочь в принятии стратегических решений.
Технология Image Mining (IM) содержит средства для распознавания и классификации различных визуальных образов, хранящихся в базах данных предприятия или полученных в результате оперативного поиска из внешних информационных источников.
Для решения проблем, но обработке и хранению всех данных используют следующие подходы:
- 1) создание нескольких систем резервного копирования или одной системы распределенного документооборота, которые позволяют сохранять данные, но обладают медленным доступом к сохраненной информации по запросу пользователя;
- 2) построение интернет-систем, обладающих высокой гибкостью, но не приспособленных для реализации поиска и хранения текстовых документов;
- 3) внедрение интернет-порталов, которые хорошо ориентированны на запросы пользователей, но не обладают описательной информацией относительно загружаемых в них текстовых данных.
Системы обработки текстовой информации, свободные от перечисленных выше проблем, можно разделить на две категории: системы лингвистического анализа и системы анализа текстовых данных.
Основными элементами технологии Text Mining являются:
- • суммаризация (summarization);
- • тематический поиск (feature extraction);
- • кластеризация (clustering);
- • классификация (classification);
- • ответ на запросы (question answering);
- • тематическое индексирование (thematic indexing);
- • поиск по ключевым словам (keyword searching);
- • создание и поддержка офтаксономии (oftaxonomies) и тезаурусов (thesauri).
К программным продуктам, реализующим технологию Text Mining, относятся:
IBM Intelligent Miner for Text — набор отдельных утилит, запускаемых из командной строки, или скиптов, независимых друг от друга (основной упор делается на механизмы добычи данных — information retrieval);
Oracle InterMedia Text — набор, интегрированный в СУБД, позволяющий наиболее эффективно работать с запросами пользователей (позволяет работать с современными реляционными СУБД в контексте сложного многоцелевого поиска и анализа текстовых данных);
Megaputer Text Analyst — набор встраиваемых в программу СОМ — объектов, предназначенных для решения задач Text Mining.