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大数据中非结构化数据的挖掘:文本

发布时间:2019-06-12 10:23 来源:未知 编辑:admin

  文章特定信息:如文章摘要、关键字等,跟用户一样,文章信息也是因文章而已;

  唯一设备号:如IMEI、MAC等(这部分通常会作为关联主键和唯一识别标示,不会作为规则提取的字段);

  这些信息的特点是:①取值通常是文本或字符串,②长度不一致,单值结果的长度可能是1个字节甚至是1000个字节不等,③无明确的值域范围。

  这些数据通常都是用户自定义的,另外也包括由于系统产生或收集的非结构化数据本身。

  自定义非结构化文本数据。这些信息通常都是在工具中通常都是自定义的维度获取,比如webtrends中的metea、Adobe Analytics中自定义Prop和eVar、UA中的Dimension等,如Adobe Analytics中的Prop的字段是以varchar(100)的格式定义的,这意味着如果需要收集数据的单个结果长度超过100个字节,结果将被截断;而eVar的字段格式与Prop相同,但程度更长,是255,所以从底层数据支持的角度考虑,如果在自定义维度时,在不考虑路径应用的情况下尽量使用eVar来定义。

  系统获取的非结构化文本数据。比如通过Adobe分类规则生成器、处理规则或JS自动复制变量值的形式都会产生。

  伴随信息技术的突飞猛进,更大量级的非结构化数据与结构化数据构成的大数据成为企业级存储所面临的最大挑战:一方..

  利用数组方式来作磁盘组,配合数据分散排列的设计,提升数据的安全性。虚拟化存储,对存储硬件资源进行抽象化表现。

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