标签：智能 信息技术 技术 挖掘 数据处理 NLPIR 数据 采集
当今,信息技术为人类步入智能社会开启了大门,带动了互联网、物联网、电子商务、现代物流、网络金融等现代服务业发展,催生了车联网、智能电网、新能源、智能交通、智能城市、高端装备制造等新兴产业发展.现代信息技术正成为各行各业运营和发展的引擎.但这个引擎正面临着大数据这个巨大的考验.各种业务数据正以几何级数的形式爆发,其格式、收集、储存、检索、分析、应用等诸多问题,不再能以传统的信息处理技术加以解决,对人类实现数字社会、网络社会和智能社会带来了极大的障碍.
数据无疑是新型信息技术服务和科学研究的基石,而大数据处理技术理所当然地成为当今信息技术发展的核心热点,大数据处理技术的蓬勃发展也预示着又一次信息技术革命的到来.另一方面,随着国家经济结构调整、产业升级的不断深化,信息处理技术的作用将日益凸显,而大数据处理技术无疑将成为在国民经济支柱产业信息化建设中实现核心技术的弯道追赶、跟随发展、应用突破、减少绑架的最佳突破点.
大数据带来的不仅是机遇,同时也是挑战.传统的数据处理手段已经无法满足大数据的海量实时需求,需要采用新一代的信息技术来应对大数据的爆发.大数据技术一般归纳为五大类：
基础架构支持：主要包括为支撑大数据处理的基础架构级数据中心管理、云计算平台、云存储设备及技术、网络技术、资源监控等技术.大数据处理需要拥有大规模物理资源的云数据中心和具备高效的调度管理功能的云计算平台的支撑.
数据采集技术：数据采集技术是数据处理的必备条件,首先需要有数据采集的手段,把信息收集上来,才能应用上层的数据处理技术.数据采集除了各类传感设备等硬件软件设施之外,主要涉及到的是数据的ETL(采集、转换、加载)过程,能对数据进行清洗、过滤、校验、转换等各种预处理,将有效的数据转换成适合的格式和类型.同时,为了支持多源异构的数据采集和存储访问,还需设计企业的数据总线,方便企业各个应用和服务之间数据的交换和共享.
数据存储技术：数据经过采集和转换之后,需要存储归档.针对海量的大数据,一般可以采用分布式文件系统和分布式数据库的存储方式,把数据分布到多个存储节点上,同时还需提供备份、安全、访问接口及协议等机制.
数据计算：我们把与数据查询、统计、分析、预测、挖掘、图谱处理、BI商业智能等各项相关的技术统称为数据计算技术.数据计算技术涵盖数据处理的方方面面,也是大数据技术的核心.
数据展现与交互：数据展现与交互在大数据技术中也至关重要,因为数据最终需要为人们所使用,为生产、运营、规划提供决策支持.选择恰当的、生动直观的展示方式能够帮助我们更好地理解数据及其内涵和关联关系,也能够更有效地解释和运用数据,发挥其价值.在展现方式上,除了传统的报表、图形之外,我们还可以结合现代化的可视化工具及人机交互手段,甚至是基于最新的处理技术增强现实手段,来实现数据与现实的无缝接口.
北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。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，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。
大数据挖掘已成为大数据技术最重要的应用，它从大数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层提供有力依据，对产品或服务发展方向起到积极作用，将有力推动企业内部的科学化、信息化管理。在信息管理领域，综合应用数据分析技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
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