海量非结构化信息智能化处理共54页文档
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案1. 引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，非结构化数据的产生和存储需求越来越大。
非结构化数据是指那些没有明确定义的数据格式和组织结构的数据，如文本、图像、音频、视频等。
传统的关系型数据库无法有效地存储和处理非结构化数据，因此需要一种专门的解决方案来满足这一需求。
2. 非结构化数据存储的挑战非结构化数据存储面临以下挑战：2.1 数据规模庞大：随着互联网的发展，非结构化数据的产生速度呈指数级增长，存储规模巨大。
2.2 数据类型多样：非结构化数据包括文本、图像、音频、视频等多种类型，每种类型都有不同的存储和处理需求。
2.3 数据访问性能要求高：用户对非结构化数据的访问要求实时性和高性能，例如搜索引擎需要快速返回相关的搜索结果。
2.4 数据安全性要求高：非结构化数据可能包含敏感信息，需要确保数据的安全性和隐私保护。
3. 非结构化数据存储解决方案为了应对上述挑战，提供高效、安全的非结构化数据存储解决方案，可以采用以下技术和方法：3.1 分布式存储系统：通过将数据分散存储在多个节点上，实现数据的高可用性和可扩展性。
常见的分布式存储系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和云存储服务（如Amazon S3）等。
3.2 对象存储：对象存储是一种将数据以对象的形式存储的方法，每个对象都有唯一的标识符。
对象存储可以方便地存储和访问非结构化数据，同时具备高可扩展性和高性能。
常见的对象存储系统包括Amazon S3、OpenStack Swift等。
3.3 NoSQL数据库：NoSQL（Not Only SQL）数据库是一种非关系型数据库，适用于存储和处理非结构化数据。
NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能和灵活的数据模型，适用于大规模非结构化数据的存储和查询。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra等。
3.4 数据索引和搜索引擎：为了提高非结构化数据的访问性能，可以使用数据索引和搜索引擎。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案引言概述：随着信息技术的快速发展，越来越多的非结构化数据被生成和积累，如文本、音频、视频、图片等。
这些数据的存储和管理对于企业和组织来说是一个巨大的挑战。
本文将介绍非结构化数据存储解决方案，旨在匡助企业更好地管理和利用非结构化数据。
一、数据湖架构1.1 数据湖的概念数据湖是一种存储非结构化数据的架构，它将不同类型的数据存储在原始格式中，而不需要预定义模式或者架构。
数据湖允许企业以低成本存储大量数据，并在需要时进行分析和处理。
1.2 数据湖的优势- 灵便性：数据湖可以存储各种类型和格式的非结构化数据，无需事先定义模式或者架构。
这使得企业可以快速适应不同类型的数据，并根据需要进行分析和处理。
- 可扩展性：数据湖可以轻松地扩展以适应不断增长的数据量。
企业可以根据需要添加更多的存储和处理资源，以满足不断增长的业务需求。
- 成本效益：相比传统的数据仓库解决方案，数据湖具有更低的成本。
它使用便宜的存储和处理技术，使企业能够以更低的成本存储和处理大量的非结构化数据。
1.3 数据湖的挑战- 数据质量：由于数据湖不需要预定义模式或者架构，数据的质量管理变得更加难点。
企业需要采取措施来确保数据的准确性和一致性。
- 数据访问：数据湖中的数据通常以原始格式存储，访问和分析这些数据可能需要一定的技术和工具。
企业需要选择适合其业务需求的工具和技术，以便有效地访问和分析数据。
二、文本挖掘技术2.1 文本挖掘的概念文本挖掘是一种从大量文本数据中提取实用信息的技术。
它可以匡助企业发现隐藏在非结构化文本中的模式和关联，从而支持决策制定和业务分析。
2.2 文本挖掘的应用- 情感分析：通过分析文本中的情感词汇和语义，企业可以了解客户对产品或者服务的态度和情感。
这有助于企业改进产品和提升客户满意度。
- 关键词提取：文本挖掘可以匡助企业从大量文本中提取关键词和短语，从而了解文本的主题和重点。
这对于市场研究和竞争情报非常有价值。
SybaseIQ非结构化数据解决方案
Sybase IQ非构造化数据处理方案Sybase IQ是Sybase企业推出旳尤其为数据仓库设计旳关系型数据库。
IQ旳架构与大多数关系型数据库不一样，它尤其旳设计用以支持大量并发顾客旳即时查询。
其设计与执行进程优先考虑查询性能，另一方面是完毕批量数据更新旳速度。
而老式关系型数据库引擎旳设计既考虑在线旳事务进程又考虑数据仓库（而实际上，往往更多旳关注事务进程）。
列存储IQ以列存储数据，而不是行——这与其他所有关系型数据库引擎广泛使用旳存储措施方向相反。
在其他关系型数据库内核中，数据库旳一张表经典旳表达为一条数据库页链，每一数据页中有一行或多行数据记录。
在数据仓库应用中，从查询性能旳观点出发，这种存储方式是所有也许旳数据存储方式中最不可取旳。
在IQ中，每张表是一组互相独立旳页链旳集合，每一页链代表表中旳一列。
因此有100 列旳表将有100 条互相独立旳页链，每一列均有一条页链与之对应，而不是象其他数据库引擎，一张表对应一条页链。
列存储所固有旳优越性在于：大多数数据仓库应用旳查询只关怀表中所有列旳一种很小旳子集，从而可以以很少旳磁盘I/O得到查询成果。
目前考虑这样一种例子，假设我们要得到所有生日在七月份旳客户旳名字和电子邮件地址。
在一种经典旳OLTP数据库引擎中，查询优化器将根据返回行旳比例（如1/12，在本例中，假设各月旳生日都基本平均）来决定与否值得在该列上使用索引。
因此，经典旳数据库引擎对该查询也许会做全表旳扫描。
为了对扫描旳成本做一估算，我们假设每个客户旳行记录为3200个字节，共有1000万个条记录。
因此，表扫描必须读取320亿个字节旳数据。
IQ数据库引擎可以只读取查询所需旳列。
在本例中，有三个有关旳列：全名、电子邮件地址和出生日期。
假设全名为25个字节，电子邮件地址为25个字节，出生日期为4个字节（日期以二进制做内部编码）。
那么IQ 只需要读取5400万个字节旳数据——大概减少了59倍！数据压缩老式旳数据库引擎不能以一种通用旳方式进行数据压缩，重要是由于存在如下三个问题：1. 第一种问题是其按行存储旳数据存储方式不利于压缩。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案一、引言非结构化数据是指那些没有明确定义和格式的数据，无法按照传统的关系型数据库进行存储和管理的数据。
随着大数据时代的到来，非结构化数据的规模和重要性不断增加，因此寻找一种高效、可靠的非结构化数据存储解决方案成为了亟待解决的问题。
本文将介绍一种基于云计算的非结构化数据存储解决方案，旨在帮助企业高效地存储和管理非结构化数据。
二、解决方案概述本解决方案基于云计算平台，通过将非结构化数据存储在云端的分布式文件系统中，实现了高可扩展性、高可用性和高性能的存储和管理。
该解决方案包括以下几个关键组件：1. 云存储服务：采用分布式文件系统作为底层存储引擎，提供高可扩展性和高可用性的存储服务。
通过将数据切分成小块，并在多个节点上进行备份，确保数据的安全性和可靠性。
2. 数据采集与处理：通过数据采集工具，将非结构化数据从各种数据源中抽取出来，并进行预处理和清洗。
预处理和清洗的过程包括数据去重、格式转换、关键词提取等，以提高后续存储和分析的效果。
3. 元数据管理：对非结构化数据进行元数据管理，包括数据分类、标注、索引等。
通过元数据管理，可以方便地对数据进行搜索、筛选和归档，提高数据的可发现性和可用性。
4. 数据存储与访问：将经过预处理和清洗的非结构化数据存储在云端的分布式文件系统中，并提供统一的数据访问接口。
用户可以通过API或者图形化界面进行数据的上传、下载和查询操作，实现对非结构化数据的高效访问。
5. 数据分析与挖掘：通过与云计算平台上的数据分析和挖掘工具集成，实现对非结构化数据的深入分析和挖掘。
通过数据分析和挖掘，可以发现数据中隐藏的规律和关联性，为企业决策提供有力的支持。
三、解决方案优势本解决方案具有以下几个优势：1. 高可扩展性：基于云计算平台，可以根据需求自由扩展存储容量和计算资源，满足不同规模和需求的企业。
2. 高可用性：采用分布式文件系统，数据备份和冗余，确保数据的安全性和可靠性。
如何治理非结构化数据
如何治理非结构化数据作者：闻高来源：《计算机与网络》2022年第12期随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。
人们在日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频视频等，这些都属于内容数据范畴。
例如，在某银行无人营业网点的远程业务办理中，要求用户上传身份证、签字页等扫描件，来核实用户身份，为其做后端支撑的影像管理平台，就属于典型的内容管理系统。
该类平台替代了业务处理中的纸质化传输，实现了海量非结构化内容数据的采集、加工、传递及服务的数据整合，大幅提升了生产效率。
内容管理系统，除了管理非结构化的内容数据（如图片、语音、视频等），还需要实现内容文件元数据（如文件标签）的管理，才能为业务系统提供服务，如批次上传/下载、标签化、全文检索、生命周期管理、文件加工转存和断点续传等。
对内容数据进行收集、存储、管理和利用的整个过程，成为企业提高业务效率和盈利能力的有效方法。
相较于记录生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据，非结构化的信息涵盖了更为广泛的内容。
数据具有数据存储占比高、数据格式多样、结构不标准且复杂、信息量丰富、处理门槛高等特点。
当前行业公认：非结构化数据占数据总量的80 %以上。
结构化数据仅占到全部数据量的20 %，其余80 %都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据，非结构化数据包含各种办公文档、图片、视频、音频、设计文档、日志文件以及机器数据等。
下面对比一下结构化数据和非结构化数据的区别。
结构化数据，是指由可用二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
非结构化数据指的是：数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑来表现的数据。
包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等。
数据种类繁杂，形式多样由于日常经营管理和业务管理的需要，企业建立了功能各异的应用系统或信息化管理平台，而这些管理系统和平台中生成了形式多样的非结构化文档数据，用以支撑企业的各类管理工作。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大量的非结构化数据被产生和积累，如文本、图片、音频、视频等。
这些非结构化数据的存储和管理对于企业和组织来说是一个重要的挑战。
本文将介绍一种非结构化数据存储解决方案，帮助企业和组织高效地存储和管理非结构化数据。
二、解决方案概述该非结构化数据存储解决方案基于云计算和大数据技术，采用分布式存储架构，能够实现数据的高可用性、高可扩展性和高性能。
该解决方案包括以下几个关键组件：1. 数据采集与提取：通过各种方式采集非结构化数据，如网络爬虫、传感器、移动设备等。
然后对采集到的数据进行提取和处理，将其转化为结构化数据。
2. 数据存储与管理：采用分布式文件系统和对象存储技术，将非结构化数据存储在云端。
通过数据分片和冗余备份，确保数据的可靠性和可用性。
同时，提供数据的元数据管理和索引功能，方便用户进行数据的检索和查询。
3. 数据处理与分析：通过大数据处理平台，对非结构化数据进行分析和挖掘。
利用机器学习和自然语言处理等技术，提取数据中的有用信息和知识。
同时，支持实时数据处理和批量数据处理，满足不同场景下的需求。
4. 数据安全与隐私保护：采用数据加密和访问控制技术，保护非结构化数据的安全性和隐私性。
同时，遵守相关的法律法规和隐私政策，确保数据的合规性和合法性。
三、解决方案的优势该非结构化数据存储解决方案具有以下几个优势：1. 高可用性：采用分布式存储和冗余备份机制，确保数据的高可用性。
即使某个节点发生故障，也不会影响数据的访问和使用。
2. 高可扩展性：采用分布式存储架构，支持横向扩展，可以根据实际需求动态扩展存储容量和计算资源。
3. 高性能：采用并行计算和分布式处理技术，提高数据处理和分析的效率。
同时，利用缓存和预取技术，加快数据的访问速度。
4. 灵活性：支持多种数据格式和数据源，适应不同类型和规模的非结构化数据。
同时，提供灵活的数据模型和查询语言，方便用户进行数据的操作和分析。
非结构化数据处理技术在运营管理中的运用课件(PPT 52页)
6
系统间会话
业务标识设计：为业务全程分析埋下“线索”、染 色
短连接： 资源共用、容 量大、连接耗 时，关注异常 波动
长连接： 资源专用、效 率高，关注超 时及挂起状态
业务流程
单系统交易
请求： 请求发起端， 超时、成功 率
连接 网络转发、 动态分配， 后端状态
8
8
Ø 数据管理如何实现 Ø 哪些是结构化数据 Ø 哪些是非结构化数据
结构化数据及其采集使用：交易流水......
A Composit系e统W名称eb Application, Involving J2EE, Integrat是io否n含有M下id列d内le容ware and Legacy Systems
业务数据的翻新与备份
2
银行数据全生命周期管理目标
- 数据特性识别 - 使用规划设计 - 备份需求确认 - 使用周期确定 - 技术手段落实
-数据采集管理 -数据加工处理 -备份计划管理 -备份操作执行 -介质归档管理 -备份周期管理
数据规划
数据生产
- 在线生产数据监控采集 - 近线查询数据归档处理 - 离线归档数据备份分析 - 数据分析结果综合运用
文件系统
• 监测系统的变化 • 配置 • 密码文件 • 关键性脚本与代
码
12
非结构化数据：运行产生的网络报文【动态】
非结构化数据：运行产生的各类日志【静态】
运行过程中产生的各类日志为非结构化特性
• 日志的结构化程度很低 • 日志的字段标示等非标准化 • 跨日志关联性高，但搜索线索难以自动化 • 日志生成的形式多种多样（文件名不定）
• 难以采集、归档、查询 • 非标准日志难以定期清理 • 难以保证日志的完整性 • 难以做上下文关联分析
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案一、背景介绍随着互联网的快速发展和信息技术的日益成熟，大量的非结构化数据如文本、音频、视频等被广泛产生和应用。
然而，这些非结构化数据的存储和管理往往面临着诸多挑战，如数据规模庞大、数据类型多样、数据格式复杂等。
因此，设计一个高效可靠的非结构化数据存储解决方案对于企业和组织来说具有重要意义。
二、解决方案概述本文将介绍一种基于云计算和大数据技术的非结构化数据存储解决方案。
该解决方案采用分布式存储架构，结合了对象存储和分布式文件系统的优势，能够有效地存储和管理大规模的非结构化数据。
三、解决方案的核心技术1. 对象存储技术对象存储技术是一种将数据以对象的形式存储的技术，每一个对象都有惟一的标识符。
该技术具有高可扩展性、高可靠性和高性能的特点，能够满足大规模非结构化数据的存储需求。
2. 分布式文件系统技术分布式文件系统技术是一种将文件分布在多个节点上的技术，每一个节点都可以独立地存储和访问文件。
该技术具有良好的可扩展性和容错性，能够实现数据的高效分布和并行访问。
3. 数据管理和检索技术为了更好地管理和检索非结构化数据，解决方案还采用了数据管理和检索技术。
通过对非结构化数据进行索引和标签化，可以实现对数据的快速搜索和定位。
四、解决方案的优势1. 高可靠性：采用分布式存储架构，数据备份和冗余存储，确保数据的安全性和可靠性。
2. 高性能：采用并行访问和分布式计算技术，实现数据的快速存储和读取。
3. 高扩展性：采用分布式存储架构，能够根据需求灵便地扩展存储容量。
4. 易管理性：采用数据管理和检索技术，实现对数据的快速搜索和定位。
五、解决方案的应用场景1. 大规模数据分析：解决方案能够高效地存储和管理大规模的非结构化数据，为大数据分析提供支持。
2. 多媒体内容存储：解决方案能够存储和管理各种类型的非结构化数据，包括文本、音频、视频等。
3. 企业知识管理：解决方案能够对企业内部的非结构化数据进行管理和检索，提高知识的共享和利用效率。
大数据时代背景(PPT 24页)
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是“ 大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
大数据的构成
• 在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；
• 在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化 的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；
• 解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视， 但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分 析；
•
37、相互了解是朋友，相互理解是知己 。
•
38、没有所谓失败，除非你不再尝试。
•
39、有时可能别人不在乎你，但你不能 不在乎 自己。
•
40、你必须成功，因为你不能失败。
•
41、羡慕别人得到的，不如珍惜自己拥 有的。
•
42、喜欢一个人，就该让他（她）快乐 。
软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案
微软： • 2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和
提高决策速度的设备。
EMC： • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq； • 大数据解决方案已包括40多个产品。
Oracle： • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle
非结构化数据知识表达
非结构化数据知识表达是一个复杂而重要的研究领域，它涉及到如何将大量的非结构化数据转化为有意义的信息，以便于人们理解和利用。
以下是对非结构化数据知识表达的简要概述：1. 非结构化数据的定义和特点非结构化数据是指没有固定格式和结构的原始数据，如音频、视频、图像、文档、社交媒体帖子等。
这些数据的特点是形式多样、内容丰富，但同时也带来了信息表达和理解的困难。
2. 非结构化数据知识表达的重要性随着大数据时代的到来，非结构化数据已经成为信息的主要来源。
如何从海量的非结构化数据中提取出有用的知识，对于企业和个人来说都具有重要的意义。
这不仅有助于提高决策的准确性，还可以帮助人们更好地理解社会现象，推动科学研究的进展。
3. 非结构化数据知识表达的挑战非结构化数据知识表达面临诸多挑战。
首先，由于数据格式多样，信息表达方式各异，因此很难找到一种通用的表达方式来描述和提取其中的知识。
其次，非结构化数据往往包含大量的噪声和冗余信息，如何有效地过滤和提取有用信息也是一大难题。
此外，如何将非结构化数据中的隐性知识转化为显性表达，也是非结构化数据知识表达的重要问题。
4. 非结构化数据知识表达的方法和技术针对上述挑战，研究者们提出了多种非结构化数据知识表达的方法和技术。
其中，自然语言处理(NLP)技术被广泛应用于非结构化文本数据的处理，如词袋模型、词嵌入、文本分类等。
此外，图像处理技术也被用于识别和理解图像中的信息。
同时，深度学习技术的发展也为非结构化数据的处理提供了新的思路和方法。
5. 未来展望随着技术的不断进步和研究的深入，非结构化数据知识表达将会有更多的突破和进展。
未来，我们期待看到更多的跨学科研究，如人工智能、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等，能够为非结构化数据知识表达提供新的思路和方法。
同时，我们也需要关注非结构化数据的知识产权问题、隐私保护问题等，以确保其在合理范围内得到应用和利用。
总之，非结构化数据知识表达是一个充满挑战和机遇的领域，它需要我们不断探索和创新，以更好地理解和利用海量的非结构化数据，为人类社会的进步和发展做出贡献。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案第1篇非结构化数据存储解决方案一、背景分析随着信息技术的飞速发展，非结构化数据在企业运营和个人生活中的重要性日益凸显。
非结构化数据主要包括文本、图片、音频、视频等多种格式，其存储、管理和分析对企业和个人提出了更高的要求。
为了更好地应对非结构化数据带来的挑战，本方案将针对非结构化数据存储问题，提出一套合法合规的解决方案。
二、目标定位1. 实现对非结构化数据的统一存储、管理和查询。
2. 确保数据存储安全、可靠、高效。
3. 降低存储成本，提高数据利用率。
4. 符合国家相关法律法规，确保数据合规性。
三、解决方案1. 数据分类根据非结构化数据的类型和特点，将其分为以下几类：（1）文本数据：包括文档、报告、电子邮件等；（2）图片数据：包括照片、截图、设计图等；（3）音频数据：包括语音、音乐、录音等；（4）视频数据：包括录像、电影、直播等。
2. 存储策略针对不同类型的非结构化数据，制定以下存储策略：（1）文本数据：采用分布式文件存储系统，支持海量文本数据的存储和快速检索；（2）图片数据：采用对象存储系统，支持图片数据的压缩、去重和索引；（3）音频数据：采用音频专用存储设备，支持高并发、低延迟的音频数据访问；（4）视频数据：采用分布式视频存储系统，支持视频数据的切片、转码和分发。
3. 数据安全（1）物理安全：确保存储设备的安全性，采用防火墙、入侵检测等安全措施；（2）数据加密：对存储的数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；（3）权限管理：设置严格的数据访问权限，防止未经授权的数据访问和泄露；（4）备份恢复：定期对数据进行备份，确保数据在发生故障时能够及时恢复。
4. 数据管理（1）元数据管理：为非结构化数据建立元数据信息，便于数据的查询和管理；（2）数据生命周期管理：根据数据的访问频率和重要性，制定合理的数据生命周期策略；（3）数据挖掘与分析：利用大数据分析技术，对非结构化数据进行分析和挖掘，提高数据价值；（4）数据共享与交换：搭建数据共享平台，实现非结构化数据在不同系统间的交换和共享。
非结构化数据存储解决方案
非结构化数据存储解决方案一、背景介绍随着互联网的快速发展和智能设备的普及，非结构化数据的产生量呈指数级增长。
非结构化数据指的是无法按照传统的关系型数据库结构进行存储和管理的数据，例如文本、图片、音频、视频等。
传统的关系型数据库在处理非结构化数据时效率低下，因此需要一种高效的非结构化数据存储解决方案。
二、需求分析1. 存储容量：非结构化数据的存储需求巨大，需要具备高容量的存储系统。
2. 数据管理：能够对非结构化数据进行有效的管理，包括数据的索引、分类和标签等。
3. 数据安全：对非结构化数据进行备份和恢复，确保数据的安全性和可靠性。
4. 数据访问：提供高效的数据访问接口，方便用户查询和检索非结构化数据。
5. 数据分析：支持对非结构化数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息。
三、解决方案1. 存储系统选择：选择高容量、高性能的存储设备，例如分布式文件系统、对象存储等。
分布式文件系统能够将数据分散存储在多个节点上，提高存储性能和可靠性；对象存储则能够根据数据的特征进行智能管理和分配。
2. 数据管理平台：建立一个统一的数据管理平台，对非结构化数据进行索引、分类和标签，方便用户进行数据的管理和检索。
该平台可以采用分布式数据库或者NoSQL数据库来实现。
3. 数据备份与恢复：定期对非结构化数据进行备份，并建立完善的恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
备份可以采用分布式存储系统或者云存储来实现。
4. 数据访问接口：提供高效的数据访问接口，例如RESTful API或者GraphQL，方便用户查询和检索非结构化数据。
同时，可以基于用户的需求进行个性化推荐和定制化服务。
5. 数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对非结构化数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息。
可以采用机器学习和自然语言处理等技术，对文本、图片、音频、视频等数据进行处理和分析。
四、案例分析以某电商平台为例，该平台需要存储大量的商品图片和用户评价等非结构化数据。
基于人工智能的智能化信息处理方法研究
基于人工智能的智能化信息处理方法研究智能化信息处理方法是指将人工智能技术应用于信息处理领域，通过算法和模型的设计，将海量、复杂的信息进行从容、高效的处理。
在数字化时代的背景下，信息处理已成为人们日常工作、生活中不可或缺的一部分。
而基于人工智能的智能化信息处理方法的应用范围广泛，包括自然语言处理、语音识别、图像处理等多个领域。
本文将从信息处理的需求、基于人工智能的智能化信息处理方法及其发展前景等几个方面，探讨这一研究课题。
第一部分：信息处理的需求和挑战信息处理在现代社会中扮演着重要角色，无论是大型企业的数据分析，还是个人用户的信息搜索，都离不开高效的信息处理方法。
然而，传统的信息处理方法往往面临着一些挑战。
首先，海量的信息使得传统的手动处理方法无法满足人们对速度和准确性的需求。
其次，信息的复杂性使得传统的简单规则难以处理各种情况。
因此，人们迫切需要一种智能化的信息处理方法来解决这些问题。
第二部分：基于人工智能的智能化信息处理方法人工智能的快速发展为智能化信息处理方法的实现提供了技术支持。
基于人工智能的智能化信息处理方法主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。
其中，机器学习是指通过给机器提供大量数据和相应的算法模型，让机器通过学习和训练，从而实现信息处理和分析的方法。
深度学习是机器学习的一种技术，它通过模拟人脑的神经网络结构，实现对复杂信息的高层次抽象和理解，从而提高信息处理的准确性和效率。
自然语言处理则是一种基于人工智能的方法，旨在使机器能够理解和处理人类自然语言的方法。
通过以上技术的组合应用，人工智能可以实现对复杂信息的智能化处理，解决传统信息处理方法所面临的问题。
第三部分：基于人工智能的智能化信息处理方法的应用领域基于人工智能的智能化信息处理方法在各个领域都有广泛的应用。
其中，自然语言处理的应用包括机器翻译、情感分析、智能问答等。
例如，在机器翻译领域，通过深度学习技术，机器可以将输入的一种语言翻译成其他语言，实现跨语言的信息交流。
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新华社多媒体库的技术特点
• 非结构化数据和结构化数据统一管理 • TRS多语言检索引擎 • 全面采用TRS文本挖掘技术 • 良好的集群扩展能力 • 索引服务器读写分离
国家知识产权局专利检索服务系统
• 2019年专利局引进了欧洲EPOQUE系统，基 于大型机的专利检索系统，每年的系统维 护费用就达数千万元
2019年规模 （亿元）
4.64 14.70
5.86
2019年规模（ 亿元）
5.84 18.29
2019年规模（ 亿元）
7.32 22.67
7.23
9.02
垂直搜索及舆情监测软件
4.11
5.53
7.45
总计
29.31
36.89
46.46
2019年，中国非结构化中文信息智能应用软件市场规模将达到46.46亿元，年均 复合增长率为25.8% 数据来源：赛迪顾问 2019,12
命名实体识别
• 关键点
– 实体识别算法+工程应用 – 行业知识库支撑 – 基于行业应用场景的实
体识别机制（公文、案 件、物品等）
• 难点
– 绰号、网名、小名、笔 名、艺名、指标名 称 ……
– 同名排歧 – 人物多重社会角色分析
实体关系的抽取
• 关键点
– 语境、上下文关系分析 – 关系引擎构建 – 面向行业的主题词典 – 角色关系词典 – 与RDBMS结合的联动挖掘
例
一、大数据管理的新挑战
一、大数据管理的新挑战
• 从互联网服务到企业信息化 • 从各取所需到集成和融合统一建模 • 从管理数据到理解和分析内容
大数据管理的新挑战 - 从互联网服务到企业信息化
•封闭的数据库世界 •有限的非结构化数据 管理能力 •缺乏低成本可扩展性
•推动了数据分析及非结构 化信息管理的技术突破 •Hadoop架构提供了巨大 的可扩展性和灵活性优势 •朝云服务方向发展，但是 并不适合很多企业计算环 境 •对非结构化信息本身的理 解非常有限
• 最早采用文件系统，后来改为Oracle，效率很低， 再改为Oracle+TRS ，持续服务至今
• 从大型机改为PC服务器集群
• 有采用云计算技术的计划
27000家 注册用户
8000多种 资源分类
多语种数据
PB级数据量
1.5亿条 原创新闻资讯
26000小时 权威原创视频
700万张图片
新华社多媒体数据库数据流转图
• 非结构化中文信息智能应用对象为非结构 化的中文文字信息，不包括音频、视频和 图像，非结构化中文信息智能应用软件市 场包括中文企业搜索软件、基于垂直搜索 的应用软件、内容管理软件和知识管理软 件等
2019年中国非结构化中文信息智能 应用软件市场细分产品规模与结构
规模（单位：亿元）
企业搜索软件
3.67
中国非结构化数据管理高峰论坛（CUDMS 2019）
海量非结构化信息智能化处理
施水才 北京拓尔思信息技术股份有限公司总裁
2019年1月6日 北京
提要
• 大数据管理的新挑战 • 海量非结构化信息智能化处理的关键技术
和典型应用 • 中国非结构化信息处理软件的市场概况 • TRS 非结构化数据管理和智能化处理系统 • TRS 海量非结构化信息智能化处理成功案
IBM,Oracle,Microsoft 都在致力解决这个问题
大数据管理的新挑战 -从管理数据到理解和分析内容
• 虽然大数据是一个重大问题，Gartner分析师表示， 真正的问题是让大数据更有意义
• 目前海量数据管理多从架构和并行等方面考虑，解 决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩 展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的 突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普 适化的核心
内容管理软件
11.76
知识管理及竞争情报软件
4.78
垂直搜索及舆情监测软件
3.12
总计
23.33
数据来源：赛迪顾问 2019,12
百分比
15.7% 50.4% 20.5% 13.4% 100%
2019－2019年中国非结构化中文信息智能 应用软件市场细分产品规模预测
企业搜索软件 内容管理软件 知识管理及竞争情报软件
跨媒体 融合
情感计算
基于语义 的检索
语义智能计算
• 短语级的语义计算
– 相似短语、相关短语的计算 – 实体、要素间的关联关系挖掘 – 实体的情感分析 – 词语级的聚类分析。例：标签聚类 – 短语级的比对分析等。例：姓名、出生日期、学历、地址、单位
名称等
• 篇章级的语义计算
– 同语种、跨语种的相似文本计算（例：文章转载报道、文章消重 等）
的关联判定
• 难点
– 复句的句法逻辑与情感词汇的潜在 情感极性判断（并列复句、转折复 句、条件复句、递进复句等）
– 语气、语境与情感词汇融合的情感 分析（否定句、感叹句、疑问句）
多媒体标注和检索
• 图像检索 • 音频识别、分类和检索 • 视频摘要、字母提取 • 跨媒体检索
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大规模挖掘的技术趋势
• **的实践
– 原来采用IBM咨询、产品、 服务整体解决方案
– 成本高、性能差 – 2019年全部改为TRS产品和
应用解决方案
内容管理、Web 2.0、电子商务、数据挖掘
TRS 舆情云服务系统
一套基于云计算平台的 包括社交网络在内的网 络舆情采集、搜索、智 能分析、导控处理的舆 情云服务系统
新闻：日均50万条 论坛：日均120万条
• 难点
– 类属关系识别（粮食：大豆） – 隐含关系发现（股东关系） – 关系链深度、广度挖掘 – 基于图论的可视化关联展示
信息抽取实例
人物关系挖掘实例
自动过滤与自动消重
• 关键点
– 垃圾广告信息的识别（群发） – 转载文章相似度比对技术 – 不同阈值的相似文章聚合 – 变异信息的识别与比对（篡改）
• 系统现状
– 已经部署数千台服务器，满足 了业务需求
• 挑战
– 性能和可扩展性 – 整合和调度
目前部署TRS 系统 2000多套，正在改进 系统架构，增强分布
式存贮、管理和查询 挖掘性能
**全球网站群（企业内容管理）
• 企业内容管理的发展趋势
– 互联网品牌宣传交互平台 – 互联网营销中心 – 互联网电子商务运营体系
– 分类模板的反馈学习机制
– 提供较实用的分类可信度评价指 标，供应用参考
关键词标引与自动摘要技术
• 关键点
– 基于位置、频度和背景词库 等多维度的标引和摘要引擎
– 行业词典支持 – 词性、短语类型、长度、特
殊符号标识
– 基于关键句的权值运算与筛 选的摘要策略
– 关键词驱动的偏重摘要
• 难点
– 基于语义的隐含标引
• 拓尔思信息技术股份有限公司是中国资本市场上唯 一的以非结构化信息处理为核心业务的上市公司 （300229），是中国非结构化信息处理领域的领导 者，核心技术包括企业搜索引擎、垂直搜索引擎、 内容管理、信息智能挖掘分析、舆情分析技术等
• 公司自主研发的TRS系列产品已被国内外3000多家 企业级机构客户广泛使用，覆盖了众多国家部委和 地方政府部门、国内主要新闻媒体、大型企业集团 等
书、说明书等全文数据规模大 – 各库数据结构差异大
• 查询要求高
– 严格的查全和查准要求 – 基于领域知识的智能检索 – 结构化和非结构化信息联合查询 – 相关专利推荐
专利检索与服务系统的数据种类与规模
100%查全率
6亿多条 专利记录
7×24 稳定可靠
多渠道异构 资源整合
1万注册用户
700-1000并 发
<1秒 响应时间
专利检索引擎数据流转图
专利检索与服务系统-外观图像检索
专利图像外观检索
• 局部检索 • 形状检索 • 纹理检索 • 不变性特征检索 • 草图检索 • 数据分类 • 数据聚类 • 基于相关反馈的检索 • 跨语言检索
某部**智能搜索和挖掘系统
• 系统特点：
– 巨大的数据量 – 多样性数据 – 数据极快速增长
• 难点
– 千万级数据消重的亚秒级响应机制 – 违规非法内容的判定与识别 – 跨语言的新闻信息转载识别
话题检测与追踪技术
• 关键点
– 海量信息片段的聚 合机制
– 话题相关度运算
• 难点
– 基于遗忘因子机制 的话题演化跟踪
– 敏感话题的及时发 现
情感分析
• 关键点
– 主观情感色彩语句、要素识别 – 倾向性语义模型库的构建 – 语义倾向性词典的倾向强度划分 – 情感持有者、情感极性与情感对象
• 是核高基“非结构化数据管理系统”清华 课题组参与单位
• 负责LaUD 的产品化和应用推广
五、TRS 海量非结构化信息智能化 处理成功案例
案例名称
• 新华社多媒体数据库 • 国家知识产权局专利检索服务系统 • 某部**智能搜索和挖掘系统 • 海尔全球网站群（企业内容管理） • TRS舆情云服务系统
• 非结构化海量信息的智能化处理：自然语言理解、 多媒体内容理解、机器学习等
目前所有大数据管理的解决方案 没有解决语义计算的基本问题：理解内容
二、海量非结构化信息智能化处理 的关键技术和典型应用
海量非结构化信息智能化 处理关键技术
பைடு நூலகம்
分类和聚类
关联关系 挖掘
个性化推荐
多媒体 内容理解
可视化展现
信息抽取
（包括跟帖） 博客：日均5万条 微博：日均5000万条 国外：日均25万条
舆情培训 公关处置
政府舆情 监测
企业口碑 监测
舆情报告
TRS SMAS舆情云服务平台