NLPIR-KGB

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　　隨著計算機互聯網、移動互聯網、物聯網、平板電腦、手機的大眾化和微博、論壇、微信等網絡交流方式的日益紅火，數據資料的增長正發生著巨大的變化。大數據興起的主要原因是數據量越來越大。從監測的數據來看，數據量越來越多，每年都會翻番，數據一直在飛速增長;針對即時數據的處理也變得越來越快;通過各種終端，比如手機、PC、服務器等產生的數據越來越多。隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。

　　數據的迅速增加與數據分析方法的滯后之間的矛盾越來越突出,人們希望在對已有的大量數據分析的基礎上進行科學研究、商業決策或者企業管理,但是目前所擁有的數據分析工具很難對數據進行深層次的處理,使得人們只能望“數”興嘆。數據挖掘正是為了解決傳統分析方法的不足,并針對大規模數據的分析處理而出現的。

　　在大數據時代，數據挖掘是最關鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能，機器學習，模式學習，統計學等。通過對大數據高度自動化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業、商家、用戶調整市場政策、減少風險、理性面對市場，并做出正確的決策。目前，在很多領域尤其是在商業領域如銀行、電信、電商等，數據挖掘可以解決很多問題，包括市場營銷策略制定、背景分析、企業管理危機等。大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則等。

　　北京理工大學大數據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發的NLPIR大數據語義智能分析技術是對語法、詞法和語義的綜合應用。NLPIR大數據語義智能分析平臺平臺是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。

　　其中KGB(Knowledge Graph Builder)知識圖譜引擎是我們自主研發的知識圖譜構建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎上，采用KGB語法實現了實時高效的知識生成，可以從非結構化文本中抽取各類知識，并實現了從表格中抽取指定的內容等。KGB同時可以定義不同的動作，如抽取動作，并能自定義各類后處理程序。利用KGB知識圖譜引擎可以抽取到產品的詳細報價信息，方便進行下一步的數據挖掘與圖譜構建。

　　數據挖掘技術是一個發展十分快的領域,?隨著對數據挖掘技術在各領域日益廣泛的應用,實現了數據資源共享及技術發展的跨域,從而大大提高了工作效率,并帶來巨大的成功。21世紀是信息時代的社會,“信息不僅是資源,更是財富”,要實現經濟的騰飛,需依賴高新尖科技的發展,故利用提供的信息,充分進行數據挖掘,則將為數據庫的應用開辟了廣闊的前景,也為人類的文明開辟了一個嶄新的時代。同時NLPIR大數據語義智能技術將對中文數據挖掘技術進行深入研究，必將提供出高質量、多功能的中文數據挖掘算法并促進自然語言理解系統的廣泛應用。