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大数据文本分析算法研究现状

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【大数据文本分析算法研究现状】新算法:简化数据新算法:简化数据:分类数据 。分析Tool _ Da 数据Forecast分析Da数据分析Foresight使得很多公司和企业开始使用Da，而大数据 分析是巨大的数据 ， 所以我们要借助一些工具去分析大- 。

1、 数据焦点|大 数据的智能进化论 ray kurzweil在《奇点临近》一书中预言，计算机智能完全超越人类的“奇点”将在2045年到来 。从这个并不遥远的时间节点来看，现阶段的智能应用应该处于全面推广、多点爆发的“前奏”阶段 。其实也是如此 。金融、医疗、交通、工业制造等不同领域的智能化转型在几年内迅速蔓延，而这个过程的底层驱动力就是“Da-4”的积累和发展 。在土壤中培育智能应用有四个关键要素:算法、计算能力、数据、应用场景 。

20世纪90年代以来，互联网技术和高速计算机的发展导致了信息的爆炸式增长，大数据技术的创新研究取得了很大进展 。根据IBM的总结，Da 数据具有大数量、高速度、多样性和低价值密度四大特征，而大数量和低价值密度的结合无疑放大了Da 数据在价值挖掘过程中的难度 。另一方面 ， 2006年Jeffrey Hinton等人提出了深度学习的概念，开启了民族智能发展的新浪潮 。

2、大 数据处理_大 数据处理技术Da数据technology是从各类数据中快速获取有价值信息的技术 。“Da-4”领域涌现出大量新技术，成为收集、存储、加工、呈现的有力武器 。“大-4”处理的关键技术一般有:大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、大数据 123 。-4/搜索，Da 数据可视化，Da 数据应用 ， Da 数据安全等 。).1.大数据采集技术数据指RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据和移动互联网 。

3、大 数据 分析

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