大数据处理
首页  >  方案  >  大数据处理

传统企业互联网升级,然后基于业务系统搭建基于Hadoop的数据平台,帮助企业做数据整合和数据智能化做数据铺垫。

基于用户的行为数据和属性数据进行人物标签计算。便于用户进行更好的广告营销等业务。

从大量非结构化的文本中寻找知识。文本挖掘主要领域有:

信息检索:存储和文本文档的检索,包括搜索引擎和关键字搜索。

文本聚类:使用聚类方法,对词汇,片段,段落或者文件进行分组和归类。

文本分类:对片段,段落或文件进行分组和归类,在使用数据挖掘分类方法的基础上,经过训练地标记示例模型。

Web挖掘:在互联网上进行数据和文本的挖掘,并特别关注网络的规模和相互联系。

信息抽取:识别与提取有关的事实和关系。

概念提取:把单词和短语按语义分成意义相似的组


基于各种行为数据,内容数据对实体关系进行挖掘分析,构建基于图结构的知识图谱。

基于离线计算和在线计算,基于内容和行为的云计算模型,对外提供Item推荐的解决方案和实现。

数据开放平台提供与公众进行互动交流的平台,数据开放数据服务将作为智慧为基的数据中心,开放数据服务平台为开发者使用数据和服务提供支撑,帮助数据开发和分析人员更容易的开发聚合应用,为基于开放数据的应用提供全方位的服务支撑,最终解决数据孤岛问题。


规则引擎由推理引擎发展而来,是一种嵌入在应用程序中的组件,实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来,并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入,解释业务规则,并根据业务规则做出业务决策。本方案提供在大数据处理中规则引擎的应用场景和案例。

Copyright ©2014-2022 北京珀百技术服务有限公司 京ICP备14034105号 版权所有