互联网国学信息的挖掘

互联网国学信息的挖掘（精选7篇）

互联网国学信息的挖掘 篇1

互联网国学信息的挖掘

网上国学信息资源在我国传统文化研究中占有非常重要的`地位.该文在总结网上众多国学信息源的基础上,论述了挖掘网上国学信息资源的主要方式,并提出了构建基于移动Agent和XML的国学虚拟数据库的设想.

作 者：高明  作者单位：浙江大学,杭州,310028 刊 名：现代情报  PKU英文刊名：MODERN INFORMATION 年，卷(期)： 27(10) 分类号：G250.73 关键词：互联网   国学   信息挖掘   信息利用   虚拟数据库  

 

互联网国学信息的挖掘 篇2

1 技术实现

1.1 信息价值挖掘流程

基于客户移动互联网行为的信息价值挖掘是一项复杂的工程, 需采集并整合处理用户基础信息、网络流量信息、用户访问内容和用户终端信息等, 对数据进行关联分析和挖掘, 提供具有价值的商业和服务信息, 并应用于业务运营。如图1所示, 相关流程可划分为数据采集、分析挖掘和业务应用3个部分。

1.1.1 数据采集

从IT (信息技术) 系统获取用户基础信息, 通过D PI (深度包检测) 系统从分组域网络获取用户的上网行为数据, 从终端信息采集系统获取用户终端和业务支持能力信息, 通过搜索引擎爬虫获取用户访问网页内容。从数据源采集到的数据具有流量大、报文格式复杂等特点, 不能直接进行处理, 需要先进行清洗和预处理, 转换为标准、精简、有效的数据。

1.1.2 分析挖掘

从数据采集层获取有效数据, 将用户的真实身份、网络流量和访问网页内容进行对应, 通过相关模型和算法进行有效的数据挖掘。具体可从以下维度进行:

访问偏好分析:根据用户访问的URL (统一资源定位) , 对基于HTTP (超文本传输协议) 形式的页面进行语意分析和内容分类, 确定客户的访问兴趣偏好。

搜索偏好分析:将公共、行业、典型门户站内等搜索引擎进行分类, 构成搜索兴趣偏好, 通过搜索变量解析, 挖掘出搜索的关键字。

应用偏好分析:分析安卓和i Phone的下载行为, 分析用户使用各种应用的次数、时长、流量等信息。

专题偏好分析:通过对非文本形式的音乐、视频、下载、游戏、阅读和图片等信息的挖掘, 通过对文本形式的房产、汽车等信息的挖掘, 确定客户的专题兴趣偏好。

行为特征分析:在客观行为分析的基础上, 挖掘客户各种偏好的忠诚度、访问频度、上网习惯、流量分布及沉默规律等。

1.1.3 业务应用

实现目标客户挖掘, 对外提供能力输出, 为具体运营和营销提供决策支持。具体包括:

目标客户提取:根据客户的自然属性、终端构成、上网行为、兴趣偏好等提取目标客户。支持营销主题、客户特征、客户规模等多种条件提取方式。

应用接口:构建开放的支撑平台, 提供标准化的API (应用程序接口) , 帮助第三方系统根据用户喜好推荐相应的内容。

1.2 关键技术

1.2.1 垂直搜索引擎

垂直搜索引擎是信息价值挖掘的重要内核之一。与综合搜索引擎相比, 垂直搜索引擎的信息服务模式有所变化, 它更加注重信息的专深性, 克服了综合搜索引擎信息查准率低、有用信息含量低等不足。垂直搜索引擎实现了网页信息的结构化抽取, 是一种搜索质量更准确、相关性更复杂的搜索引擎。其主要技术特点如下:

结构化:专业的结构设置, 使信息更加准确和清晰。

个性化:根据专业结构, 建立最合理的索引, 快速定位内容变更。

专业性:开发针对非传统文本内容的分析, 如文本文件下载、音频视频软件的头文件信息分析, 能够将非主流媒体的信息进行提取。

功能性:优化对新增行业的快速接入模式。

目前, 用户移动互联网行为除了文本信息以外, 还有大量非文本信息, 如听音乐、看视频、读小说、玩游戏等非文本形式, 无法通过页面URL挖掘。垂直搜索引擎能很好地解决以上问题, 可以实现对音乐库、视频库、下载库、游戏库、小说库、图片库、阅读库、房产库、汽车库等专题信息的实时维护更新。

1.2.2 人工智能分析

人工智能分析是信息价值挖掘重要内核之二。用户访问移动互联网内容爬取 (crawling) 后, 是通过人工智能分析模型来进行处理的。具体包括:

无效页面过滤:在一个网站中, 存在很多如广告、导航页面、功能页面、提示页面等没有实际主题的页面, 需预先进行过滤。一般来说, 对具有特定特征的无效页面系统将自动过滤, 对没有特定特征的页面采取人工设置过滤的方式进行过滤。

页面垃圾过滤:在页面中, 除了主题内容以外, 还有一些诸如广告条、页面美化等非主题信息, 这些内容如果也参与到分词中提取关键词将会造成很大的偏差。因此, 需要在分词前对页面进行清洗, 以保证清洗后的部分只有具体的主题内容。

页面内容分析:将页面内容过滤成有效的、可利用的真实数据后, 分析出信息的标题、元信息和正文, 并进行切词及剔除虚词, 获取整篇内容的关键词条, 为内容分类提供基础数据。根据知识库和专家规则库及预先设置好的类别, 进行内容的分类处理。通过自动学习机的自学功能来发现知识, 实现知识库和专家规则库的自动优化。

1.2.3 内容聚类分析

内容聚类分析是信息价值挖掘重要内核之三。对经过内容分析的页面进行聚类分析, 把若干相似度高的内容聚类成一组, 然后分析各组内容的相同与不同信息。

目前, 聚类算法主要有两种, 一是以G-HAC等算法为代表的层次凝聚法, 另一种是以K-means算法为代表的平面划分法。其中, 前者是最为常用的聚类方法, 他能够生成层次的嵌套聚类, 并且准确度高, 但在每两个聚类合并时, 需要全局的比较所有聚类的相似度, 确定适当的阀值, 计算出最佳效果。

内容聚类在客户访问过的内容中, 挖掘出相同的内容或类似的内容, 形成内容类别, 再结合客户基础信息、页面访问信息等生成客户画像。

1.2.4 行为分析模型

行为分析模型是信息价值挖掘重要内核之四。在进行人工智能分析和内容聚类分析时, 需通过建立相关的行为分析模型来实现。主要有:

文本挖掘模型:基于训练语料库, 通过一定的模型训练算法, 构造文本智能分类模型。把构造完成的文本智能分类模型保存到数据库中, 对文本内容进行分词分析, 根据已训练好的分类模型进行内容分类。

用户应用偏好模型:根据用户使用各类应用的情况进行分析, 通过应用知识库识别应用, 计算用户应用兴趣偏好模型。

用户搜索偏好模型:主要根据用户在主流的搜索网站的搜索情况进行分析。分析用户搜索主流搜索网站的搜索记录, 对用户的搜索内容进行分类记录, 计算用户搜索兴趣偏好模型。

用户浏览行为聚类模型:根据选择的聚类分析指标, 利用上面提到的聚类挖掘算法对客户进行分群。聚类指标可自主选择, 模型输出包括:每个客户群的客户数、百分比、各项指标的分布情况等。

数据关联分析模型:根据用户的基础信息、终端信息和访问的网页内容进行关联分析, 找出其中的关联关系, 用于针对性营销。

移动互联网用户行为分析是真实的、客观的、多维度的分析, 其准确度取决于行为分析模型。

2 业务应用

目前, 基于客户移动互联网行为的信息价值挖掘, 结合业务发展需要, 可以开展个性化内容推荐、精准业务营销、定向广告投放和对外能力开放等业务应用。

2.1 个体客户的个性化内容推荐

针对个体客户, 从用户、终端、产品等多个维度进行分析, 生成客户画像。根据多维度的客户画像, 提供个性化的门户页面, 针对性地进行内容推荐。同时, 通过客户行为分析反馈客户特征变化, 形成闭环营销系统。具体流程见图2。

如用户访问业务门户时, 为其推荐合适的游戏、应用、视频等。根据用户的兴趣偏好推荐合适的内容, 有利于增加用户黏性, 降低流失率。

2.2 群体客户的精准业务营销

针对群体客户, 在客户画像基础上, 通过建立营销活动挖掘模型, 实现特定业务精确受众群体的客户挖掘。在具体业务推广时, 可以按照营销主题、客户特征、客户规模等多种条件提取目标客户, 实施精准营销, 进而达到“提高效率、降低成本、减少投诉、增加效益”的目的。具体流程见图3。

精准营销可以基于多种方式, 如营业厅实体渠道、外呼营销, 以及传统的短信、彩信和WAP (无线应用协议) 推送等。对营销活动效果进行评估, 将营销成功的客户与挖掘的兴趣偏好客户进行对比, 找出存在的问题, 为再次营销提供修正方案。

2.3 媒体客户的定向广告投放

定向广告投放是运营商根据客户的兴趣偏好, 向商家的目标客户群进行广告推送的行为。它是一种基于用户行为挖掘分析的精确广告投放, 通过策划数据挖掘维度锁定用户群, 由传媒公司策划广告创意, 对目标用户群进行广告投放, 为后向广告商提供个性化差异化服务。下面以挖掘具有房产、汽车等兴趣偏好的客户进行定向广告投放为例, 如表1所示。

结果表明, 基于用户行为的定向广告投放成功率为普通投放效果的几百倍, 既节约了资源, 又达到良好的投放效果。定向广告投放能精准的将广告信息投放给最合适的移动用户群体, 对开展移动互联网后向经营、探索新兴商业模式等有重要意义。

2.4 合作伙伴的业务能力开放

开放已经成为移动互联网时代的潮流。在国外, Facebook平台上的第三方应用数量已超过24 000个, 每天有超过40万人的开发者围绕这个平台做开发应用。在国内, 新浪微博、腾讯、百度、盛大、开心网等相继开放互联领域的API, 力求在网民中为自己塑造开放平台的形象。构建开放的支撑平台, 提供标准化的A PI, 帮助第三方系统根据用户喜好推荐相应的内容, 可以有效地实现资源整合、信息共享和业务协同。

3 结束语

随着移动互联网的迅速发展, 流量经营成为运营商创新发展的核心。深化流量经营的一个重要手段是用户访问信息的挖掘与分析。通过对移动互联网中各项数据进行挖掘和分析, 能够对用户的使用行为、兴趣偏好、发展趋势等进行全面了解, 进而开展针对性营销和提供个性化服务, 再通过客户行为分析反馈客户特征变化, 从而形成良性的闭环营销体系。如何高效地对用户移动互联网行为进行挖掘, 充分发挥智能管道的优势, 实现精细化的业务运营, 是未来探索的一个重要方向。

摘要：在分析移动互联网高速发展和用户需求的基础上, 重点阐述了移动互联网用户行为的信息价值挖掘流程和关键技术, 并对其在个性化内容推荐、精准业务营销、定向广告投放和业务能力开放等4个方面应用进行了探讨。

数据挖掘在情报信息方面的应用 篇3

[ 标签：数据挖掘, 情报信息 ] 欧阳烽 2011-07-14 12:57

满意答案

呵呵，这个我举个例子来说明：四人帮那时候，新闻标题都是毛主席说什么什么，后面会跟着个江青副主席怎样怎样，而某一天，报纸上新闻突然只有毛主席说的话，而没有江青说的话了，这个时候，就可以看出风向变了，四人帮倒了。呵呵，这就是数据挖掘技术在情报信息方面的应用案例。

报纸、专业杂志这类公开或者部分范围公开的媒体，密级不是很高，但是专业人员，分析专家，智囊团队通过这些资料进行深度寻找，就能找到资料反映的本质，从而判断或作出推测，这对军事、情报、外交、经济、科学、文化、法律方面都能够起到有效的作用，所以很多有钱人喜欢看书读报就是这个道理。

再举个例子，某次国外小规模战争，临近某个国家，然后那个企业家马上就大量购置铜矿，结果大赚了一笔。本来，别人战争和你有什么关系呢？对吧，但那两个国家战争，给那两个国家附近的一个国家的铜矿出口带来严重影响，所以势必会影响国际铜价，涨了十几块也发了，呵呵，这个机会只有少数人抓住了，科学技术是第一生产力，情报、信息同样也是生产力呀！情报之所以之前，就是因为情报可以带来可观的利益。兰德公司就是数据挖掘和数据分析的杰出代表，世界上最厉害的情报公司。他们在抗美援朝的时候开出报告说中国会出兵朝鲜，想把这份报告以五百万美元（在那个年代五百万简直就是巨款）卖个美国军方，美国国防部没有采纳，呵呵，结果战略部署上没有考虑到中国，战败是必须的结果了！战后，美国国防部花了四百万美元把这份报告买了回来。兰德公司因此而闻名世界。如果你想要深入学习这方面的知识，建议搜索一下兰德公司的一些报告和案例。

互联网国学信息的挖掘 篇4

金融服务业自诞生起就是基于数据的产业。金融服务行业对大数据挖掘天生存在着迫切需求, 例如股价的预测离不开对历史数据的分析, 银行业务的创新离不开对客户数据的分析。传统金融业的数据主要来源于传统银行所掌握的客户资料、信贷交易信息等, 但这种数据的提供显然是不全面的。而互联网社交媒体的崛起, 恰恰提供了海量的数据素材, 例如通过社交媒体 (如微博、微信、Facebook等) 可以获取用户的社交圈、兴趣爱好、社会地位等;通过电商平台 (如淘宝、天猫、京东) 可以获取消费者的购买偏好、消费水平、交易信息, 网商的交易动态、信用信息、客户评价等;通过消费点评类网站 (如大众点评网、口碑网) 可以获取消费者评价、商户口碑、经营条件等。这些看似没有关联的海量数据, 可以通过大数据挖掘技术, 找出内在规律, 为金融创新提供依据, 创造出更大商业价值,

1 大数据挖掘在国家征信体系中的作用

我国是从近几年才开始重视居民的征信系统建立的, 而建立的依据主要来自于传统金融业的客户交易信息, 而互联网金融中“大数据+云计算”的运用, 可以从整个互联网的答数据库中搜集数据, 完善国家征信数据。

第一, 大数据挖掘可以用于传统金融业的信贷评级分析, 帮助信贷员收集和处理客户资料。通过对互联网海量数据进行分析, 获取相关客户信息 (如客户交易记录、交易习惯、资产状况、投资偏好, 甚至社交圈、消费水平、兴趣爱好等) 与内部相关信息融合, 获得更详细的顾客背景描述, 以便更有效地进行风险管理。此外, 还可以把这些信息用于CRM客户关系管理系统中或进行其他市场营销活动。

第二, 对于本身便是互联网出身的金融企业来说, 利用大数据更是如鱼得水。例如, 上海陆家嘴国际金融产权交易有限公司创立的陆金所P2P网络信贷交易平台, 基于注册用户的大数据平台建立风险控制模型, 可以对每一贷款人的贷款风险进行测算和评级, 并且随着贷款人的实际贷款类型及还款情况, 动态调整风控数据及评级, 及时作出预警。从国家征信体系建立的角度讲, 陆金所大多数的贷款人都是个体工商户, 而这些用户尚未被纳入现行国家征信数据中, 因此陆金所通过自有信用数据的积累和挖掘建立起自己的征信体系, 既不被动依赖于国家目前尚未完善的征信体系, 又能切实为小微企业提供金融服务, 解决融资难的问题。从这个角度讲, 陆金所风控数据模型的建立补充完善了国家征信系统。

除陆金所外, 阿里小额贷款也高效地利用了阿里巴巴、淘宝、支付宝等电商平台, 不断积累客户消费数据、行为数据及资信数据, 并通过交叉检验技术辅以第三方认证确认客户信息的真实性, 将客户在电商平台上的行为轨迹映射为信用数据, 结合风险控制数据模型, 并最终给予一定限额的授信额度。根据有关报道, 传统商业银行贷款额度平均为150万元, 审批周期最快3天, 不良贷款率为2%~3%, 而阿里小额贷款额度为平均4万元, 审批周期最快几分钟, 不良贷款率小于1%。自2010年成立至2012年8月底, 阿里小贷共发放贷款超过300亿元, 有消息称日利息最高突破了100万元。尽管与银行的贷款业务相比仍然微乎其微, 但阿里小贷效率更高, 可实时在线放贷, 且不良贷款率很低。这种高效放贷的基础, 正是基于阿里巴巴平台上的交易大数据挖掘。

我们已经看到, 依托于“移动互联网+大数据+云计算+电子商务”技术, 互联网金融已经在小微领域取得了大数据挖掘所带来的征信优势, 这正好弥补了国家征信体系建立过程中对小微企业数据采集不足的缺陷。借力于大数据挖掘技术, 主动收集小微企业以及个人的信用信息加以分析整合, 互联网金融的市场占有率会越来越高。

2 大数据挖掘在融资领域中的应用

大数据金融融资主要分为电子商务平台融资和供应链融资。这两种模式将传统的抵押贷款模式转化为以大数据挖掘贷款人行为轨迹形成的信用数据为依据的信用贷款模式。这样不仅有利于融资门槛、成本的降低, 而且提高了资金周转和使用效率。

2.1 电子商务平台融资模式——以阿里金融为例

电子商务平台融资主要是指企业通过在平台上大量积累的交易数据, 形成基于大数据的金融平台来分析整合金融风险及产品创新服务。其中以阿里巴巴为典型代表。阿里巴巴依托自有电商平台, 积累了包含每一个买家和卖家行为轨迹的海量企业和个人的信息和数据 (购物偏好、消费习惯、店铺交易信息等) , 通过打通包括阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝的底层数据, 将交易数据、客户评价数据、货运数据、认证信息等进行量化分析审核, 根据贷款申请人网上交易的活跃程度、投资及回报情况等进行风险评估, 判断申请人的风险等级。通过产品创新, 阿里巴巴发展了多种业务, 包括支付宝、阿里小额贷款、货币基金“余额宝”以及保险服务, 逐步渗透传统银行的“存、贷、汇”三大核心业务:“支付宝”打通了从“电子商务”到“汇”的通道, “阿里小额贷款”实现了从“汇”到“贷”的转变, “余额宝”成功突破了从“汇”到“存”的限制。这与传统银行业务形成了巧妙的互补。

2.2 供应链融资模式——以京东为例

供应链融资主要是在海量交易的大数据基础上, 以行业龙头企业为主导, 以信息提供方或担保方的方式, 与银行等金融机构合作, 对产业链上下游的企业提供融资。这种B2P (Business-to-Peer) 网络融资方式主要基于大数据和云计算技术, 具有“金额小、效率高、成本低、借贷灵活”的特点, 其典型代表是京东商城、苏宁的供应链融资模式。京东供应链融资平台依托京东商城的电子数据渠道 (供应商评价系统、结算系统、票据处理系统以及银企互联系统等) , 掌握供应商的信用轨迹并据此以信息提供方或担保方的身份与商业银行合作向供应商提供订单融资、入库单融资、应收账款融资和委托贷款融资四类融资产品, 从而帮助他们获得银行的资金支持。同时, 京东商城通过供应商的采购、入库、销售、结算、财务等数据对客户资信能力进行评估和审核, 以此强化风险防控措施。帮助供应商实现融资, 不仅解决了供应链上的小微企业融资难的问题, 同时带动了京东的发展, 京东目前正准备将此中大数据金融服务推广到京东生态圈以外的领域。

3 大数据挖掘在资本市场中的应用

资本市场 (特别是投资组合) 是大数据的主要用武之地, 为了给交易者提供准确及时的预测, 大数据挖掘是最佳工具。在资本市场中, 交易需求驱动了对更加准确的交易信息和趋势预测的量化要求, 同时内部的风险控制和监管的压力需要更加准确和透明的信息。

例如, 可以利用微博上的海量数据, 分析出人们的共同情绪从而预测他们的投资行为及股价的走势。高频交易和算法交易是大数据挖掘在资本市场的典型应用。

4 大数据挖掘在保险业中的应用

保险市场对大数据挖掘的应用将从聚焦于高风险用户细分市场中的欺诈检测和亏损防堵转移到基于顾客行为的风险数据挖掘, 并最终实现科学的差异化定价决策。

例如, 汽车保险公司根据违章纪录等数据来挖掘驾驶者的行为习惯, 从而对保险费用进行定价;利用相关技术分析理赔数据, 将疑似欺诈和高风险的保单与低风险的保单区分开, 来避免数百万的保险欺诈, 加快保单处理速度。

5 结论

2014年是互联网金融的大举进军金融界的一年, 互联网的发展更强劲地冲击着传统金融业务, 传统金融服务业也在借力互联网寻求突破, 两者的冲突与磨合必将引起更深入的合作和融合。基于大数据平台而发展的互联网金融将是商业模式创新的源泉。但是我们也要清楚地看到, 金融服务业尚不能完全驾驭大数据, 其中一个主要问题就是安全性。保护个人财产安全与分享个人信息数据这对矛盾组合摆在了互联网金融面前, 风险控制不容小觑。

尽管对于中国金融服务业来说, 大数据挖掘是一个全新的领域, 但是大数据挖掘必将会给未来的中国金融业带来一系列变革, 从客户管理、风险控制、定价决策、投资组合到产品销售, 大数据将和云计算、移动网络等其他先进的信息技术一起成为支撑未来金融业发展的引擎。

摘要：十年前, 互联网和金融还是两个没有关系的领域。今天互联网企业已经开始大举进军金融领域, 打破了传统金融寡头的垄断格局。第三方支付、移动支付、众筹融资、P2P网络信贷、供应链融资服务、互联网理财、保险等多种互联网金融服务模式如雨后春笋般迅速成长起来。根据银监会的数据, 2008年-2013年, 国有大型银行的市场份额从52%下降到42%, 5年里下降了10%, 可以说互联网金融时代真正到来了。马云在2012年网商大会上鲜明地指出互联网金融未来的战略是围绕平台、金融、大数据展开——平台汇聚大数据, 大数据衍生金融, 金融反哺平台。本文主要研究在互联网金融背景下, 我们该如何利用互联网带来的海量数据来帮助新形势下金融服务业创造更多的商业价值。

关键词：互联网金融,大数据,融资

参考文献

[1]吴昭华.大数据时代的互联网金融发展研究[J].电子世界, 2014 (03) :192-193.

[2]娄飞鹏.互联网金融支持小微企业融资的模式及启示[J].武汉金融, 2014 (04) :6-8.

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[4]刘英, 罗明雄.大数据金融促进跨界整合[J].《北大商业评论》, 2013 (11) :96-101.

[5]刘新海.大数据挖掘助力未来金融服务业[J].金融创新, 2014 (21) :117-126.

[6]康书生, 曹荣.互联网大数据技术在融资领域的应用研究[J].金融理论与实践, 2014 (01) :108-110.

[7]郭喜才.基于互联网金融背景下的中小型科技企业融资问题研究[J].科学管理研究, 2014 (02) :109-112.

互联网公司数据挖掘工作模式研究 篇5

关键词：数据挖掘,团队,工作模式,数据资源

目前, 在互联网+的浪潮下, 几乎所有大型企业都建立了自己的数据分析或挖掘团队[1], 期望从海量数据信息中发现新的商业智能或趋势。数据挖掘技术中需要结合大量数据库、人工智能、统计学等其他学科的知识, 它的应用正呈蓬勃发展之势[2]。如何在互联网环境下, 根据数据挖掘的特点和规律, 对数据挖掘进行有效管理, 提高数据挖掘工作效率, 是迫切需要解决的问题。

1 数据挖掘工作流程简介

数据挖掘是从大量的、有噪声的、模糊的、随机的数据中发现隐含的、有用的信息和知识过程[3]。它利用先进的技术手段对所获得的大量数据进行分析、整理、处理, 为人们决策与获取所需的知识提供帮助[4]。这是一个多阶段的、复杂的、高难度的系统工程。它分为定义业务问题、数据收集/提取/转换、特征提取、构建模型、模型的评估及管理、应用集成等几个阶段, 如图1所示, 几个阶段根据挖掘结果反复迭代, 从而得到更加准确的知识。

以某个软件产品的用户信息进行数据挖掘为例, 简单介绍一下数据挖掘项目的工作流程。数据挖掘的第一步是设定统计分析哪些数据, 建立什么模型, 突出哪些指标的影响, 最重要的是挖掘的结果能增长多少收益。因此, 团队首先需要获取第一手基础数据。如基于Web的数据分为静态数据、动态数据两大类, 包括了用户的注册信息、设备信息与用户使用中浏览、操作网页的记录。这些数据数量庞大, 运行时间长, 数据团队要根据实际的工作环境如机器内存、CPU、数据分析工具等选择合适的数据分析平台, 如Hadoop和Spark等。

数据清选指清洗掉有缺失的、不完整及重复的数据, 如剔除Web机器人访问留下的记录。这类机器人往往大量浏览页面, 在每个页面短暂停留, 与真实用户有很大区别。清除掉无效数据, 将使得数据分析的结果更为接近真实情况。

特征提取, 应从专业领域和数据分析两个方面同时进行。以金融为例, 运用金融规律来进行数据分析, 得出的结果才有实际运用价值。同时, 要运用好数据分析对数据进行回归分析等操作, 得出更具代表性的指标参数, 可以揭示专家还未总结出的经济规律。为了确保特征提取的正确性, 必须利用一部分未参与特征提取的数据来进行验证。

模型的构建、评估和管理是数据挖掘中非常重要的部分, 它渗透在数据挖掘整体的方方面面之中。首先基于对业务的深刻理解, 采用不同的算法构建多个模型, 然后运用工具来比较模型的精确度, 进而选择最佳模型并确定此模型的意义以及如何将其应用于实际业务中。在一些软件项目中, 这一部分除了包括各种算法、运算的模型, 还特指针对用户的用户模型, 也可称之为用户画像。这是一种用户评价体系, 以提取的特征项为基础, 给用户“评分”, 筛选出项目最渴求的优质客户、相对不太重要的普通客户及可能要流失的客户。

2 数据挖掘项目管理简介

数据挖掘项目团队由数据挖掘专家、业务领域专家、数据库工程师等人员组成, 他们在不同阶段参与项目实施, 如表1所示。项目负责人一般由数据挖掘专家担任, 规划工作流程的各个阶段并为各阶段工作选择适配技术。与软件开发项目不同, 挖掘项目的结果不是可直接操作的功能实体, 而是无形的、难以预测的知识, 这就使得挖掘项目管理具有更多的不确定性, 各阶段间往往会有多次反复迭代。因此, 项目负责人对工作流程的把控极为关键, 可形象地称之为领航人。

在项目执行过程中, 可能会遇到数据稀疏不全或无效、海量数据处理算法效率不高、分析结果价值低等问题, 同时还会出现业务定义不明确 (为挖掘而挖掘) 、目标服务商业模式动态变化等问题, 这就使得数据挖掘项目面临许多新的困难, 对项目领航人提出了更高的要求, 需在项目分析、团队协调等方面发挥创造能力。

3 互联网公司数据挖掘项目现有工作模式的弊端

目前数据挖掘团队通常有固定的工作模式, 进行数据收集、处理分析及模型构建、评估及管理工作。数据挖掘的结果是某种知识, 而不是有某种功能的产品, 没有给公司带来直观收益, 因此, 挖掘团队面临绩效考核不明确、不直观、认同感有所缺失的情况, 这可能是令所有大小公司头疼的问题。

大型互联网公司的项目产品众多, 有的公司针对不同的项目组建各自的数据挖掘团队, 分别按照数据挖掘的过程来实施, 这就造成资源浪费。仅就数据清洗这一项而言, 一套成型的平台及算法, 只需稍微改动特征值就可以应用于不同项目的清洗, 不仅节省了每个团队调研、测试的成本, 还推动了项目的进程。

为了提高数据挖掘团队的效率, 有的公司只设一个数据挖掘团队。该团队与公司中许多项目产品都有联系, 却和每个项目联系都不密切。数据挖掘的方向把控很重要, 当项目产品的数据交给挖掘团队时, 都会提出一定的业务需求, 但是该需求是否能够带来产品效益的直观上升也是一个问题。如做一个推荐系统, 在音乐产品中是有效的, 但是在很多其他的产品中, 推荐系统反而是滞后的。项目产品团队成员一般都不太了解数据挖掘工作, 两个团队沟通与交流受限就会使挖掘团队易走弯路, 效率低下。

由于数据挖掘实施的过程所限, 有时挖掘团队向项目产品组表达需求是渐进式的, 每次只提出自己短期需要处理的数据需求, 一旦数据响应有延迟, 就会影响挖掘的进程, 累积起来, 对公司造成的损失也是巨大的。

数据挖掘以两种方式影响公司发展, 一是通过机器学习直接影响业务模式, 以剧烈变革的方式改造业务运行方式;二是通过对业务中影响效益的所有环节的深入挖掘和分析, 提高相应环节的转化率和产出, 以润物细无声的方式提高公司收益。数据挖掘工作是一项“长期技术积累”和“短期业务产出”相结合的工作。当挖掘项目需要为公司某项产品提供支持时, 一般需要至少3个月的数据, 而很多新产品可能短时间不能提供这样长周期的数据, 因此, 数据挖掘的效益就不明显。但从业务长线发展的角度看, 数据挖掘工作是持续的、累积的、滚雪球式的工作, 因此, 需要长期规划和短期突破相结合, 才能在团队价值实现、技术储备、人才培养三方面齐头并进。

4 数据挖掘工作模式改进设想

未来的发展中, 根据互联网公司的不同需求, 采用不同的数据挖掘工作模式。对于大型互联网公司, 尤其是自身技术体系较完善的企业, 组建和打造自身的数据挖掘团队是必要的。但是大量的中小型互联网企业, 由于技术、资金等原因, 没有数据挖掘团队, 无法搭建高效的数据获取平台, 但可以通过购买数据挖掘服务的方式来提高公司收益。

数据挖掘团队从项目中脱离出来, 成为一个独立的运作机构或公司, 即专业数据挖掘公司, 服务于其他公司的数据分析与挖掘需求。它专业做数据, 不需要深入渗透于原项目产品, 是一个流水线式的、高效运转的独立机构, 以出售数据挖掘服务来获取收益。与此对应, 企业中需要购买挖掘服务的每个项目都应设有专业的数据顾问, 及时整理相应的数据, 负责与各个数据挖掘公司接洽沟通, 选定合适的数据公司, 最后由该公司完成数据的分析、整理和处理。当挖掘工作开始时, 数据顾问的角色就发生转移。由于挖掘服务外包, 数据公司对项目产品了解不可能很深入, 而数据顾问是最了解项目产品的, 他要明确数据挖掘的业务需求, 指引研究方向, 形成技术和专业的合力, 更好地提升挖掘服务的效率与效益。数据顾问在这个过程中起了一个桥梁的作用, 数据挖掘的服务成效直接取决于数据顾问的业务水平和责任心。

在挑选数据挖掘公司的过程中, 数据顾问比较各公司提出的挖掘方案, 择优选用, 有竞争才有效率, 保证了挖掘服务的质量。同时作为两个独立机构, 项目产品公司需要及时主动收集整理数据, 交给挖掘公司。数据的交互受双方合同制约, 一般交接比较及时, 挖掘公司的分析人员一般接到项目公司的需求, 就可以立即开展工作, 无需等待。

挖掘公司经常接到各类数据外包挖掘业务, 拓宽了信息渠道, 积攒了数据服务经验, 在不同的思维模式碰撞下, 更容易迸发灵感火花, 为客户提供更好更专业的数据服务, 同时不断拓展数据服务的范围及深度, 提高客户产品的效益, 为客户产品的发展提供更多的技术支持, 最终提升客户的满意度。这是一种U盘化的企业模式, 即插即用, 体量小, 相互独立, 每一部分更加专业化, 更能提高总体效益。

安全永远是一个很重要的问题。由于挖掘服务外包出去, 客户的数据是公司的战略资源, 一旦泄露, 将直接影响公司的经营。这就需要合同双方都遵守保密制度, 严防泄密现象的发生。同时要依赖于社会各界的共同努力, 形成规范的社会保密体制, 制定相应的惩罚措施。对于泄漏相关数据信息的人员严惩不贷。

5 结语

本文研究了目前互联网公司数据挖掘的工作模式, 分析了现存的弊端, 提出了以独立的数据挖掘公司提供服务的新型工作模式。该模式提升了数据挖掘的质量和效率, 提高了项目产品的经济效益。只有不断改进、优化数据挖掘的工作模式, 进一步提升数据分析本身的效率, 提升数据挖掘服务效益, 才能保持互联网公司在大数据时代的持续领先地位。

参考文献

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[2]Shmueli G.Practical Time Series Forecasting:A HandsOn Guide[J].2012.

[3]邵峰晶, 于忠清.数据挖掘原理与算法[M].北京:中国水利电力出版社, 2003:2-3.

分析云计算的物联网数据挖掘模式 篇6

1 物联网数据挖掘的关键问题

1.1 物联网系统中数据特点

1.1.1 量大

物联网系统中有海量的传感设备和监控终端, 它们每时每刻都在想数据中心传送数据。而数据中心在储存接受到的数据的同时, 还要适时地存储旧数据, 以便实现对对象的跟踪、监控、统计分析和数据挖掘等。所以, 数据量大是物联网系统在数据挖掘中所面对的一大难题。

1.1.2 类型复杂

这主要是由物联网监控对象的多样性决定的, 如建筑、湖泊、森林等, 它们所采集的信息类型不一样, 例如森林中只需要关注其动态, 有无火灾发生, 而交通中主要采集视频信息。所以, 物联网中数据类型多样, 有文本、视频和图像等。

1.1.3 异构性

物联网中拥有多种类型的传感器终端, 包括GPS、RFID和无线传感器等, 它们采集到的数据会采用不同的格式和语义记录下来, 所以这无疑会增加数据挖掘的难度。

1.1.4 动态性

物联网中的传感器终端是呈现非静态的, 每个时刻都有终端进入或移出。当一个传感器终端突然进入时, 它采集到的数据必然也要插进数据库中;而当它突然移出时, 它的数据就不再传送到数据库中。这样, 会由于大量的传感器终端不断进入或移出, 给数据库的处理增加相当多的工作量。

1.1.5 时空特性

传感器终端不会只布置在一个地方, 它们的数据则反映着不同地区的不同对象的动态和信息。所以, 数据的感知需要有特定的地点和时间, 它必须与对象的时间和空间紧密相联才有意义。

1.2 物联网对数据挖掘的要求

1.2.1 实时高效

物联网系统的控制端口要根据实时情况进行分析, 并且要对突然发生的情况作出高效处理。所以这个要求也是物联网数据挖掘中十分重要的一项。

1.2.2 分布式挖掘

这主要是由物联网中各终端设备和数据是分布式布置决定的, 所以数据挖掘必须采用分布式的方式。

1.2.3 质量控制

数据来源、媒体传送、存储和管理格式, 以及模态的多样化能够保证数据处理后得到比较真实的结果。

1.3 物联网环境下数据挖掘的要解决的问题

1.3.1 算法的选择

要想提高数据挖掘的效率, 必须选择合适的算法和并行策略。所以, 设计一个好的算法是十分必要的, 而其中参数必须是可以调节的, 以适应各种不同的情况。

1.3.2 不确定性

物联网中所存在最大的挑战就是各种不确定性, 例如对挖掘任务的规定、数据的采集和预处理、挖掘方法、以及不同的人对挖掘结果的评价等, 它们都存在不确定性。可以说, 不确定性贯穿于整个数据挖掘的处理过程中。

2 基于云计算的物联网数据挖掘模型

2.1 挖掘模型的结构

基于云计算的物联网数据挖掘模型一般有五层结构, 包括了数据接入层、集成层、挖掘层、业务控制层以及交互层。接入层一般各种传感器终端组成, 如无线传感器、RFID、GPS等, 用来监控各对象并进行数据采集。集成层主要是存储接入层中所收集到的数据, 形成数据源并为其他层提供必要数据。挖掘层是整个挖掘系统中最重要的部分之一, 它为系统提供了挖掘所需要的各模块, 使算法能够并行运算, 最后将结果反馈到控制层中。控制层主要给挖掘任务提供逻辑运算, 并对其进行控制和调控, 最后将结果反馈到交互层。交互层是系统和用户相联系的接口, 通过窗口可以使用户查看或保存结果。

2.2 功能模块

各层构架中有想用的功能模块, 如接入层中的海计算模块、挖掘层中的并行数据挖掘算法模块和并行ETL模块以及模式评估模块、控制层中的任务调度控制模块和工作流程控制模块、交互层中的用户管理模块和业务模块以及结果展示模块等。它们在各自所组成的构架中发挥着重要作用。

参考文献

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互联网国学信息的挖掘 篇7

引言

互联网的快速发展推动了经济的发展,物与物之间相联系的互联网,称之为物联网。然而这种称法却含有两种意思,就是互联网的用户是任何的物品,不再是人和相应的服务器;物联网是互联网的发展和延伸。物联网的运用和发展是科技进步、社会不断发展的产物,在对信息进行处理和运用上云计算发挥着相当重要的作用。云计算是对信息进行虚拟化的储存和计算,在互联网上将各种信息进行规整,形成很多个数据和计算中心。

云计算

云计算是三种处理方式的结合,他们是并行处理、分布处理以及网格计算。可以把云计算看成是商业中计算机的使用,把计算分布给不同的计算机,让不同的计算机同时进行数据的计算。云计算帮助了企业进行信息的转换使用,将信息按照需求进行计算机和系统的访问。按照这样的发展方式,在不久的将来想要完成大型的任务,仅需一台电脑或者是一部手机就可以完成。云计算可以帮助提供安全的数据,使用者不用为数据的丢失或者是病毒的入侵担心,云计算会提供安全可靠的数据存储,将使用者的信息进行保存,不会将数据丢失或者是损坏。在云计算的中有最专业的数据控制中心将使用者的信息进行储存,与此同时还设置了权限管理,所以使用者的信息可以有使用者进行处理和制定使用的人员对信息进行共享。

云计算实现了设备之间的数据应用和共享,在云计算中数据只有一份,使用者要将自己使用的电子设备进行网络连接就可以实现对数据的使用和访问了。云计算为使用者提供了无限的可能性,为使用者的数据进行存储和管理,提供了无限的空间,帮助我们进行无限大的数据计算,这是在个人的电脑或者是其他的电子设备中没有办法完成的计算能力,因为云计算具有无限的潜力。

基于云计算的数据挖掘模型

基于云计算的数据挖掘的平台就是能够提供动态资源池和虚拟化跟高可用性的计算平台。云计算的数据挖掘平台可被用来开发高性能的应用程序,可以利用云计算来进行数据挖掘。

物联网中在基于云计算的数据挖掘系统设计的过程力,先由软件的分层设计思想,将基于云计算的数据挖掘系统的层次自顶向下划分为:用户层、任务层和算法层。在这个平台当中,软件的底层可以透明的为它的上层提供服务,上层就可以通过其层间的开放接口来调用下层的服务,这样就使得层与层之间的功能相对的做到独立,这样设计是易于对数据挖掘系统的二次开发,还在设计算法层的过程中设计了多层插件的框架结构,这样增加了算法的实现和维护的灵活性。基于云计算的物联网数据挖掘既要满足物联网数据的复杂类型还要满足物联网数据的高动态性,故此,这样设计的基于云计算的物联网数据挖掘模式最合适。我们在云计算和数据挖掘原理的分析上,对数据挖掘结构进行建立,这样可以帮助数据挖掘在实际中出现的问题进行处理,还可以结合云计算的发展趋势。

基于云计算的物联网数据挖掘模式分析

物联网的数据挖掘模式要依据物联网环境而定,由于物联网数据的复杂性和物物关联等特性不同,这些都将导致物联网的建模方式会和传统方式有很大得差异。基于云计算的物联网数据挖掘模式就是先分析物联网的数据特性,然后再提出适合的解决方案跟正确的思路,再总结出合适的数学模型。物联网的数据的特点如下:关联性、信息量大(海量)、质量差、时空性还有非结构性,这和传统的数据挖掘领域完全不同。

物联网数据的时空性,原始数据通常就是从一个四维空间中的时空网络里收集出来的,其抽象示意图如上所示,其中的每个点就可以代表物联网中的一个个体,每一条边就可以代表物联网的物物相联关系。

在物联网的应用中,物联网的数据会发生成批成片的丢失和错误,对于这种物联网的数据出错与丢失的可能是随机的也可能是系统的,基于云计算的物联网数据挖掘模式应考虑到数据的丢失和错误的问题,我们给出的解决方案应该能够容忍数据的错误和丢失。在基于物联网的数据挖掘应用建模时,我们还应当充分考虑如何表达物理的个体之间的关系,物理个体如果是间接的关系我们就可以通过拉普拉斯变换模型或SVD模型推导出来。其中直接的关系很重要,物联网数据挖掘模式本身应该有能力来充分表达出直接关系,这将会方便推理出间接关系。

基于超图的物联网数据模型。超图中一个边可以和任意多的点联结,使用超边可以来表示在物联网中的错综复杂的关联关系。点集合X={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7}超边集合E={e1,e2,e3,e4}={{v1,v2,v3},{v2,v3},

基于马尔可夫链的模型。就是在马尔可夫链模型下,想要预测将来要发生的事情的几率,只需要根据当前的知识或信息,过去的知识或信息对于预测将来是无关的。在物联网的数据应用中很多都属于这一类问题。

稳定的可外推非参数模型。在物联网数据的应用中,物理建模需要先了解事物间的关系,再建立数学模型老描述数量上的关系,但是物联网的数据丢失或出错、数据复杂度高的问题,使用传统的物理建模方法会有很大局限性。

物联网和云计算相结合的发展前景

随着物联网的发展,对信息的感知出现增长,服务器的数目也在发生着增长,但是由于服务器的大量增加使得在节点上出现混乱和错误的现象大大的增加了。服务器的承受能力是有限的,当相应数量超过服务器的承受范围,服务器就会产生崩溃。物联网在不断地扩大,各种信息也在不断地增加,所以出现了访问量过多的现象,为了让服务器可以很好的进行服务,就要增加服务器的数量,或者是对访问量进行一定的限制,但是在现实面前这是行不通的,由于访问量是在不断地发生变化的,所以增加服务器,会造成设备的浪费。如果限制访问,就会带来一些弊端,所以在物联网上使用云计算,可以帮助物联网解决这方面的问题。

物联网的发展慢慢的扩展到广域网上,使信息在最大的程度上得到共享。在物联网上使用云计算可以将物联网上的信息直接分布到各个服务器上,不论在哪里都可以接收到物联网的信息,还会对物联网上的信息进行分析、处理、更新等。

小结

通过对云计算、物联网、数据挖掘的认识,我们得到了一些信息,在当前的社会中物联网和云计算以及物联网的数据挖掘占有很重要的地位,想要很好的对这些新型的技术进行运用就要了解这些技术的特点和结构信息,以及对在新技术的使用中出现的问题进行研究,才能帮助我们更好的运用新兴技术,促进社会的发展和经济的增长。