灵玖LJParser系统大数据语义挖掘的平台

Posted 2020-08-27

大数据挖掘中最重要的是决定挖掘什么样的知识，这是在数据的收集、处理、挖掘的整个过程中都需要认真考虑的问题。

　　大数据技术涉及存储、搜索、传输、计算、挖掘等多方面。大数据挖掘旨在从大数据中挖掘出未知且有用的知识。通过挖掘，大数据的价值才得以体现，所以挖掘对大数据有着举足轻重的意义。

大数据挖掘有两个基本问题，即“挖什么(what to mine)”与“怎么挖(how to mine)”。前者决定从数据中抽取什么样的信息，统计什么样的规律，后者决定怎样具体进行抽取与统计。前者是在数据的收集、处理、挖掘中都要考虑的问题，后者往往仅限于挖掘。“怎么挖”通常是数据挖掘研究的核心，但是“挖什么”在数据挖掘的应用中往往更为重要，因为它决定了挖掘结果的价值。在实际问题中，决定是挖金银，还是挖铜铁，比决定是用锄头挖，还是用铲子挖更为关键。

灵玖LJParser网络搜索与挖掘系统是网络搜索、自然语言理解和文本挖掘的技术开发的基础工具集，开发平台由多个中间件组成，各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中.

灵玖LJParser网络搜索与挖掘系统比较注重大数据的采集和数据整合:

1、收集数据是数据挖掘的第一步，需要判断记录、采集哪些数据，这直接影响了能从数据中挖掘什么样的知识。巧妇难为无米之炊，没有某一方面的数据，也就无法从中进行相关的挖掘。但是，存储、处理数据是有代价的，提高数据挖掘效率的关键也在于只记录、采集有用的数据。所以，需要对收集数据的内容进行合理的判断，这时，应该尽量设想挖掘的场景，在此基础上将可能有用的数据全部记录、采集下来。

2、尽量将数据整合,让数据发挥更大作用的办法是将相关数据整合在一起，用于挖掘。数据整合有助于帮助了解事物的全貌，发现未知的关系，提升预测的准确率。局部数据只是“罗之一目”，而整体数据才是“弥天大网”。

　　大数据挖掘关键是决定挖什么，这比决定怎么挖更为重要。收集数据时，应该尽量设想挖掘的场景，尽量多方面地记录、采集数据;收集数据后，应该尽量将数据整合在一起;数据挖掘前，应该悉心观察数据，以帮助判断挖掘什么样的知识。只有这样，大数据挖掘的价值才能得以体现。