Atitit数据挖掘之道attilax总结艾龙著
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据的电子化产生了信息，比如：我们可以通过SQL语句检索到我们要的信息，但是我们无法用简单的SQL语句找到我们需要的知识，
数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，他是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强，我们有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。
数据挖掘就是利用了统计和人工智能技术的应用程序，他把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所要解决的问题。
1、情感分析：从xxxx上观察到用户对某一事物或者观点是怎么评价的，而且还能基于这些说法见解采取行动。目前好像只能从计算词汇数量上去理解理解在博客和社交网站上发帖人背后的情感是什么，目前为止确定每个消息的情绪是积极的还是消极的技术尚未成熟
3、偏好分析：可以根据用户的共同特征（偏好），通过算法进行数据挖掘，以便对客户群进行分群操作（可以从各个方面各个角度进行分群）。
可以对某些特定事件如生日等进行推荐或营销
事件雷达分析：。异常事件解析...
第三个叫微热点，真正实现信息关联。微博里面每时每刻都有热点事情发生，用机器发现哪些热点事件能读出来。它要做的事很多，第一发现热点事情，第二把热点事情聚在一起形成热点事件的脉络，第三把热点事件投放到用户面前，是纯自动的形式。每天数亿的数据怎么把它挑选出来。
根据前后关系--文本分类
对内容质量的判断
包括用户和用户之间的关系，内容和内容之间的关系，用户和内容之间的关系。
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