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當(dāng)今,信息技術(shù)為人類步入智能社會開啟了大門,帶動了互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、現(xiàn)代物流、網(wǎng)絡(luò)金融等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展,催生了車聯(lián)網(wǎng)、智能電網(wǎng)、新能源、智能交通、智能城市、高端裝備制造等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展.現(xiàn)代信息技術(shù)正成為各行各業(yè)運營和發(fā)展的引擎.但這個引擎正面臨著大數(shù)據(jù)這個巨大的考驗.各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)正以幾何級數(shù)的形式爆發(fā),其格式、收集、儲存、檢索、分析、應(yīng)用等諸多問題,不再能以傳統(tǒng)的信息處理技術(shù)加以解決，因此大數(shù)據(jù)處理和挖掘技術(shù)就此出現(xiàn)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

大數(shù)據(jù)的處理流程可以定義為在合適工具的輔助下，對廣泛異構(gòu)的數(shù)據(jù)源進行抽取和集成，結(jié)果按照一定的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一存儲。利用合適的數(shù)據(jù)分析技術(shù)對存儲的數(shù)據(jù)進行分析，從中提取有益的知識并利用恰當(dāng)?shù)姆绞綄⒔Y(jié)果展現(xiàn)給終端用戶。

一般可分為三個主要環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)抽取與集成、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)解釋。

數(shù)據(jù)的處理與集成：成主要是完成對于己經(jīng)采集到的數(shù)據(jù)進行適當(dāng)?shù)奶幚�、清洗去噪以及進一步的集成存儲。首先將這些結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單一的或是便于處理的結(jié)構(gòu)。還需對這些數(shù)據(jù)進行“去噪”和清洗，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及可靠性。

數(shù)據(jù)分析：這是整個大數(shù)據(jù)處理流程的核心。因為在數(shù)據(jù)分析的過程中，會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值所在。經(jīng)過上一步驟數(shù)據(jù)的處理與集成后，所得的數(shù)據(jù)便成為數(shù)據(jù)分析的原始數(shù)據(jù)，根據(jù)所需數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求對數(shù)據(jù)進行進一步的處理和分析.傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理分析方法有挖掘建模分析(數(shù)據(jù)挖掘方法)，智能建模分析(機器學(xué)習(xí)方法)，統(tǒng)計分析等。

數(shù)據(jù)解釋：對于廣大的數(shù)據(jù)信息用戶來講，最關(guān)心的并非是數(shù)據(jù)的分析處理過程，而是對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋與展示。數(shù)據(jù)解釋常采用的方法有：可視化方式，人機交互方式，分析圖表方式等，其中常見的可視化技術(shù)有基于集合的可視化技術(shù)、基于圖標(biāo)的技術(shù)、基于圖像的技術(shù)、向像素 的技術(shù)和分布式技術(shù)等。

北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒炇覐埲A平主任研發(fā)的nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)是對語法、詞法和語義的綜合應(yīng)用。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)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(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開發(fā)平臺。

其中kgb(knowledge graph builder)知識圖譜引擎是我們自主研發(fā)的知識圖譜構(gòu)建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎(chǔ)上，采用kgb語法實現(xiàn)了實時高效的知識生成，可以從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取各類知識，并實現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)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(chǎn)品的詳細報價信息，方便進行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構(gòu)建。

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個充滿希望的研究領(lǐng)域，商業(yè)利益的強大驅(qū)動力將會不停地促進它的發(fā)展。每年都有新的數(shù)據(jù)挖掘方法和模型問世，人們對它的研究正日益廣泛和深入。對海量文本信息進行有效的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)是自然語言處理、信息檢索、信息分類、信息過濾、語義挖掘、文本的機器學(xué)習(xí)等諸多應(yīng)用領(lǐng)域基礎(chǔ)且關(guān)鍵的研究問題，它影響著上層信息服務(wù)與信息共享的質(zhì)量和水平。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能技術(shù)將對中文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行深入研究，必將提供出高質(zhì)量、多功能的中文數(shù)據(jù)挖掘算法并促進自然語言理解系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。