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　　随着计算机技术的发展,各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营,这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高,数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累,当其积累到 程度时,必然会反映出规律性的东西;所以对企业来说,这些堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。除此之外,互联网的发展更是为我们带来了海量的数据和信息。在缺乏强有力的工具的情况下,这些海量的数据已经远远的超出了人的理解和概括的能力。在这样的背景下,人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏,使其成为有用的知识。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下,数据挖掘(Data Mining)的概念与技术就应运而生了。 　　数据挖掘技术未来的发展方向和研究焦点是对各种非结构化数据的挖掘,如对文本数据、空间数据、图形数据、视频图像数据进行挖掘,处理的数据 会涉及到更多的数据类型,它们更复杂,结构更 。 　　北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。 　　NLPIR大数据语义智能分析平台主要有采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。 　　数据挖掘技术及其应用是目前 上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。