怎么建设手机电影网站,拉新注册app拿佣金,40万用户自助建站,网站做招聘需要什么资质数据挖掘方兴未艾#xff0c;大量新事物层出不穷。本系列将介绍我们自主设计的数据挖掘软件平台。与大家共同分享对知识#xff0c;微博#xff0c;人际等复杂网络的分析#xff0c;以及对自然语言处理的见解。 一、我们需要怎样的数据挖掘系统 一直以来#xff0c;以高校… 数据挖掘方兴未艾大量新事物层出不穷。本系列将介绍我们自主设计的数据挖掘软件平台。与大家共同分享对知识微博人际等复杂网络的分析以及对自然语言处理的见解。 一、我们需要怎样的数据挖掘系统 一直以来以高校为代表的学术界和以公司为代表的商业界都有很大的隔阂。学术界普遍不会做产品商业界普遍不会搞研究。如果两者都强那就是美国军方了。 在数据挖掘领域更是如此大量关于复杂网络自然语言处理的牛文层出不穷却被研究机构和大公司养在深闺人未识。绝大多数智能机器学习算法被封装在基础层中以潜移默化的方式服务用户比如用户推荐等普通用户无法将其用于自己的应用场景。 而以SPSS为代表的统计和商业智能为核心的平台使用复杂结构封闭它们以统计为核心但在真正的“智能”领域依旧缺乏火候。因此我们需要能面向普通用户的易用系统甚至不需要写脚本。 说到数据挖掘就一定要和“大数据”放在一起。可是几百万条的数据根本不算是大数据一台笔记本都能在数小时内处理完成更不需要用复杂的分布式引擎去完成可能为了实现这套算法开发时间就比使用时间都长。而真正的应用场景数据越大反而越不值钱99%都是百万级以下的数据量。因此我们需要能在笔记本电脑上良好工作的系统。 对于普通用户他希望能简单直接的看到分析结果了解复杂数据间的网络关系了解数据的地理分布了解如何被分类。因此我们需要强大的可视化工具。 现有的种种功能也许在未来的应用场景中依然不够完备。因此平台的功能需要随时扩展甚至面向行业做专业的定制服务。我们需要灵活的可扩展性强的系统。 总结以上观点我们要开发一套使用简单易于扩展可面向领域强化可视化和服务性整合从数据导入到分析和可视化完整流程的数据挖掘系统体现自己的独特优势于是该平台诞生了。 我的插件式桌面软件框架类库一XFrmWork简介 ITTC数据挖掘平台介绍综述——平台简介 ITTC数据挖掘平台介绍(二) 微博数据挖掘和分析 ITTC数据挖掘平台介绍(三) 微博社团和传播分析 ITTC数据挖掘平台介绍(四) 框架改进和新功能 ITTC数据挖掘平台介绍五 数据导入导出向导和报告生成 ITTC数据挖掘系统六批量任务数据查看器和自由文档 ITTC数据挖掘平台介绍七强化的数据库 虚拟化脚本编辑器 二. 如何与已有相关工具交互 1. 与Hadoop等开源分布式框架的交互 我们不需要重头开发自有的分布式平台要做好的是前台和后台的接口。Hadoop已经成为分布式处理的事实标准通过WebService和RPC等方式打通平台间的通信。如此一来Hadoop不需要与真实数据做交互它要处理的仅仅是软件平台传给它的抽象数据类型。 这样Hadoop就可只关心算法逻辑大大减轻传输数据量。而平台也能充分利用分布式系统轻松实现并行化。 2. 与SPSS和EXCEL等成熟商业统计系统的交互 论统计功能我们无法与这些成熟平台相提并论但系统可以方便的生成供这些工具使用的脚本和业务逻辑减轻分析负担。 该平台的主要技术特征有 1. 集成了从数据采集/存储分析聚类分类语义推断等 可视化和其他服务。 2. 组件式结构良好的扩展性所有的功能和模块以插件接入系统。通用算法可对所有实现一定接口的数据实现。 3. 前端使用.NET开发后端使用 4. 目前支持对新闻微博科研项目/专利/论文和知识网络分析。 5. 后台可采用hadoop云计算平台加速计算并通过跨平台交互技术实现访问。 下图是该软件的结构 本平台基于作者开发的XFrmWork框架之上XFrmWork提供了多数底层服务具体介绍请看这里。 下面我们将会介绍其中的一些技术和实现结果与大家分享。本节主要介绍软件的一些功能。 二. 软件特性介绍 1. 数据系统 1数据”组件“概念 为保证良好的扩展性以支持当前和未来的需求数据类型被抽象成众多接口。例如”文章“类型可实现分词处理便需要实现ISegWordable接口若要实现位置检索也需实现相应的接口。算法在处理数据时处理的是接口而非实体。 例如, 科研项目数据类型实现了关系计算,分词和位置检索接口. [XFrmWork(科研项目, IComputeable, 科研项目数据, )]public partial class ProjectInfo : IRelationComputeable, ISegWordable, IGeoPositionSearchable 不同数据类型的静态特征如表格样式绘图形状等特点都通过静态方法呈现。系统通过反射静态方法获得。 所有的数据类型都实现了IComputable接口从而满足基本的检索存储服务。 通过以上技术使得软件/算法彻底与数据类型无关它们在编程时面对的都是接口。 分词算法不需要考虑是哪种算法类型。界面显示不考虑数据类型的同时又能获得个性化的视觉效果。 2数据存取 系统的数据访问层通过Entity Framework实现可方便的兼容SQL Server ,MYSQL等主流数据库并提供高效的存取修改机制。 同样软件可读取XML/Text通过序列化或者特定的编码方法读取外部的数据文件。 所有的数据在送入算法模块前都被抽象为数据容器集合供算法调用 3爬虫和API调用器 除了常规的数据导入平台还集成了爬虫和API调用功能。 目前已经开发了知网数据爬虫新闻数据爬虫等。API方面可方便的调用微博等主流SNS网站的用户数据 这些数据都可以存入数据库或者作为算法数据源传给算法模块。 2. 算法系统 1不同功能的算法模块 算法模块通过插件形式接入系统这些算法包括基本的分词、数据统计等也包括可视化类别如地图布点等或者针对特定数据类型如微博的关系分析等。 如上图您可以将这些算法方便的拖动到执行列表中。 在配置菜单中可以选择算法要处理的数据源同时可设置算法对应的参数。 2算法自动组装 为了在模块级别上更好的支持代码重用系统采用了算法组装技术。 我们可考虑类似LabView的G语言不同的算法模块具有特定的输入和输出符合匹配的输出可作为某一模块输入端的数据信息。例如分词模块需作为很多算法的“预处理”模块因此实现了ISegWordMethod接口同时可以向外提供对应的分词数据。 如下图 以上计算方法A,B作为计算方法C的输入当AB计算完成后会自动将结果传给CC继续计算。若希望了解更详细的细节可参考我的博文实现自组装的插件技术。 3 算法服务多线程并行和进度指示等 系统充分考虑了实际开发的方便性在底层为算法提供了调试输出工具进度指示工具和后台线程。算法编写者可不考虑多线程/并行这些都由平台在底层自行完成。 3.可视化系统 数据挖掘的重要特性就是将隐含于海量数据中的关系和知识展示出来展示的技巧和效果最终直接影响到用户的接受度和信息有效性因此我们在可视化上做了大量的工作。 所有的参数都可以图形化配置采用简单的拖拽方式进行操作。结果以列表柱状图曲线地图地标和网络视图表示。同时可提供针对特定数据的可视化显示实现。 1数据列表 类似DataGrid 通过订制特别的ListView,可呈现列表数据同时用户可对这些数据进行筛选排序等操作。 2可视化画布 该画布可作为显示数据间关系网络的利器。 其他的可视化介绍将会在相关文章中进一步介绍此处从略。 三. 总结 本文介绍了数据挖掘平台的主要软件特性后期将会进一步介绍数据挖掘的一些经验以及对应的结果。欢迎讨论转载于:https://www.cnblogs.com/buptzym/archive/2012/11/15/2771027.html
