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    是时候重视非结构化数据分析了 走出两大经典误区!

    非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的

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    美国数据科学家:重视非结构化数据分析 走出两大“经典”误区

    非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取

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    GNN 系列(一):Graph 基础知识介绍

    图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)作为最近几年兴起的一种基于图结构的广义神经网络结构,因为其独特的计算能力,而受到广泛学者的关注与研究。传统深度学习模型 LSTM 和 CNN 在欧几里得空间数据(语言,图像,视频等)上取得了不错的成绩,但是在对非欧几里得空间数据(eg:社交网络、信息网络等)进行处理上却存在一定的局限性。针对该问题,研究者们引入了图论中抽象意义上的图(Graph)来表示非欧几里得结构化数据。并利用图卷积网络对来图(Graph)数据进行处理,以深入发掘其特征和规律。本文首先分别介绍了欧几里得结构化数据和非欧几里得结构化数据特点;然后,针对非欧几里得结构化数据的表示问题,引入了图论中抽象意义上的图(Graph)概念,并对图(Graph)中一些表示形式进行介绍;最后,通过一个简单的例子,对图(Graph)数据的应用进行介绍,以帮助读者加深对图(Graph)的理解。

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    译文|文本分析是大数据的下一个前沿吗?

    无论技术进步有多快,也无论企业体验到之后的好处有多迅速,人们往往展望并期待着下一个大事情的发生。大数据也是一样。一旦组织开始编制旨在简化运营、提高收益的大量数据,他们知道他们已经发现了一个非常具有价值并且极具深远影响的战略。如今,大数据已经被快速使用,并已在各种各样的行业极大地提升着公司的运营能力。但接下来将会发生什么呢?对于很多企业来说,大数据到目前为止的影响是没有什么能与它所提供的尚未开发方式的可能性相提并论。首先在名单上是几乎没有触及文本分析领域,这也被称为文本挖掘。很多人认为文本分析作为承载企业最多

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