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半导体电子设备数据挖掘在电子商务中的应用

2019-08-26 02:24:59来源:励志吧0次阅读

半导体、电子设备:数据挖掘在电子商务中的应用 201 -07-08 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:淘宝网上商店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可检索到的网页数〉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(actionableinformation)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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