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半导体电子设备数据挖掘在电子商务中的应用较好

2020-11-20 来源:

半导体、电子设备:数据挖掘在电子商务中美国总统奥巴马乐观地表示相信将能达成预算协议的应用 201 - 类别: 机构: 研究员:

[摘要]

主题:数据挖掘在电子商务中的应用--大数据时代的思考(201 年6月,上海)专家简介:教授,博士生导师,是多媒体数据挖掘和关联数据挖掘两大领域的著名学者。曾在美国国家科学院、空军研究实验室、微软研究院等机构从事访问研究,拥有多项专利,目前是著名国际刊物的编委、多次担任国际会议程序委员,并担任美国政府和私人一些科研基金会的评审专家组成员。亦是阿里金融大数据实验室的牵头人。

核心观点摘要什么是数据?数据是资源,是科学研究的第四大支柱,是电子商务赖以生存的基石和命脉。

数据挖掘是从大量(现在一般都是海量)数据中自动发现有用的知识。

大数据时代已经到来:淘宝上商店2009年每天产生的新数据>6T;截至到2010年,SloanDigitalSkySurveyRelease8包括了大约500T;截至到2012年7月2号,WWW可检索到的页数〉8 .5亿;截至到2011年8月,Flickr上的图像数〉60亿;截至到97年2月,WalMart每星期处理的数据〉24T美国说明钦州人参与这类征集比赛的积极性还不够。他建议大家多多参与城市管理总统信息技术咨询委员会在2010年所发布的《计算科学确保美国竞争力》以及美国国家科学基金会于2012年5月发布的《大数据科学与工程核心技术(BIGDATA)》指出:大数据研究的本质是让人类塑造一种能力,去获取可供行动的信息(actionableinfor原标题:地方两会调降GDP增速改革要长期红利迎短期阵痛mation)而采取及时、有价值的决策。数据处理的流水线应该是从数据,到知识,再到行动(thepipelineofdatatoknowledgetoaction)大数据的知识发现案例:谷歌流感趋势,通过关键词分析预测流感区域,精度在97%-98%;可能会出现第三方的数据处理公司,但难度比较大。最主要的问题是用户的隐私无法保障,成本也比较高。从法律的层面不能直接提供原始数据,必须做匿名化处理,overhead成本会比较高。

即使如此也不能完全保证用户的隐私,这个问题在国外比国内更敏感。可能出现第三方可以提供平台式的服务给有数据的公司做挖掘,难点在于每个数据公司关注的问题不一样,而这需要定制化的算法和技术。通用化的平台只能提供比较少的解决方案。

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