人工智能發(fā)展分析報告
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人工智能發(fā)展分析報告范文第1篇
有意思的是，趙宇辰曾經(jīng)供職于LinkedIn，要知道，數(shù)據(jù)科學(xué)家的概念最早就是由LinkedIn提出的。
定位為新型移動CRM軟件的銷售易為什么會需要人工智能？是未雨綢繆？還是趕時髦？
AI在企業(yè)級業(yè)務(wù)中扮演什么角色？
在今年的全國兩會上，人工智能首次被寫入政府工作報告，這意味著，人工智能技術(shù)已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略。
一般大家會認為，AI就是個高端的機器人，或者是個會下棋的AlphaGo。其實，這只是人工智能在應(yīng)用層面很小的一部分。
我們在淘寶、在亞馬遜上買東西，總會收到各種推薦，而這些推薦總是正中下懷；甚至托福、GRE在線模擬考試中，作文可以“電腦自動判分”；還有跟春天的花一樣燦爛，在朋友圈頻頻刷屏的“微軟識花”……所有這些，都是AI的應(yīng)用點。“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也好，分類器也罷，大家并不會覺得后面是什么算法在驅(qū)動。”趙宇辰說。
以上的這些，也只是人工智能在消費級領(lǐng)域的一些應(yīng)用。
在美國，企業(yè)級市場對于數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)的研究早已如火如荼，正在從BI（商業(yè)智能）向AI方向發(fā)展，美國企業(yè)級服務(wù)巨頭們也正在開發(fā)各類基于AI的企業(yè)應(yīng)用。
IDC最新研究報告顯示，到2018年，55%的企業(yè)以及ISV開發(fā)者都將在產(chǎn)品中嵌入至少一個認知AI或機器學(xué)習(xí)的功能，在商業(yè)分析工具領(lǐng)域，這一比例將會更高。
對此，銷售易創(chuàng)始人兼CEO史彥澤表示：“新的技術(shù)趨勢也給CRM企業(yè)帶來新的機遇和挑戰(zhàn)。未來的CRM不僅僅是幫企業(yè)定義一些工作流或者實現(xiàn)銷售自動化，而且是要往智能化方向發(fā)展，真正為企業(yè)帶來幫助和產(chǎn)生價值。一套承載了公司最核心數(shù)據(jù)的智能化CRM管理系統(tǒng)，對未來企業(yè)智能化運營、精準決策和高效管理有著巨大的意義。”
傳統(tǒng)的客戶服務(wù)和客戶管理方式都是透過單向客戶信息來進行互動來往的，比如通過知道客戶的聯(lián)系方式，利用郵件、通訊軟件、電話與客戶溝通，但如果之后的商務(wù)往來中需更多的使用協(xié)助與效率增進就變得更為困難，這正人工智能在商業(yè)協(xié)作領(lǐng)域的商機所在。
AI能否重構(gòu)CRM？
Gartner2016年的CRM市場分析報告通過對Salesforce、SAP、Oracle、Microsoft、Adobe 等 CRM 供應(yīng)商進行數(shù)據(jù)分析，得出了“分析、機器學(xué)習(xí)和人工智能是CRM未來發(fā)展方向”的結(jié)論，認為這將在未來3年內(nèi)徹底改變CRM。
CRM的本質(zhì)是客戶關(guān)系管理，最大特點是連接內(nèi)外。過去，傳統(tǒng)CRM定義銷售、市場、客服、自動化，其實是銷售記錄管理。“傳統(tǒng)CRM是將內(nèi)部打通，而在數(shù)字化時代，更重要的是如何把外部的合作伙伴、經(jīng)銷的合作伙伴，以及合作伙伴服務(wù)的合作伙伴，甚至把最終用戶給連接起來。”史彥澤補充道，“當(dāng)內(nèi)外部全盤聯(lián)通起來以后，這中間就產(chǎn)生了非常大的化學(xué)反應(yīng)和變化。”
據(jù)史彥澤透露，銷售易會在今年內(nèi)陸續(xù)幾條重要的產(chǎn)品線，從而完成人工智能和大數(shù)據(jù)重構(gòu)CRM的布局。
銷售易在年初宣布完成2.8億元D論融資時，史彥澤表示，該輪融資資金將用于加強產(chǎn)品和技術(shù)方面的能力提升。時隔2個月，趙宇辰的加入可謂是銷售易在這一方向深耕的標志性動作，
人工智能發(fā)展分析報告范文第2篇
大數(shù)據(jù)下科技信息領(lǐng)域需要解決的主要問題
（1）大數(shù)據(jù)下科技信息處理的標準化體系研究相比傳統(tǒng)的科技信息，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的科技信息的來源、類型、內(nèi)容和數(shù)據(jù)格式更為復(fù)雜，制定和完善科技信息的標準化體系和內(nèi)容是及其必要的。信息資源的標準化體系是保證信息有效存儲、處理、分析和利用的基礎(chǔ)和前提。本文認為將依據(jù)當(dāng)前科技信息現(xiàn)狀，針對具體領(lǐng)域研究和制定大數(shù)據(jù)下的科技信息處理規(guī)范和建議是必要的。（2）大數(shù)據(jù)下的科技信息資源的建設(shè)方法研究借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可實現(xiàn)科技信息的大數(shù)據(jù)處理與大數(shù)據(jù)存儲，實現(xiàn)多源異構(gòu)的科技信息完成數(shù)據(jù)的存儲、處理、交換等功能。大數(shù)據(jù)下的科技信息資源的建設(shè)方法研究需要從數(shù)據(jù)本身和數(shù)據(jù)的組織兩個研究視角出發(fā)，分析梳理大數(shù)據(jù)環(huán)境下科技信息資源在建設(shè)中面臨的難點和關(guān)鍵性技術(shù)問題，研究和提出科技信息資源的知識組織系統(tǒng)框架和基本構(gòu)建方法。（3）大數(shù)據(jù)下的科技信息資源的分析方法研究結(jié)合科技大數(shù)據(jù)特點，主要利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決科技大數(shù)據(jù)的高維數(shù)據(jù)降維處理問題。研究和探索面向科技信息資源的分析方法，提出不同類型科技信息資源的關(guān)聯(lián)分析、重要性分析、主題演化路徑等深層次的信息分析方法和技術(shù)，通過系列分析方法和技術(shù)研發(fā)，解決科技信息資源管理工作中存在的問題，研究方法在實踐中進行創(chuàng)新和發(fā)展。世界的發(fā)展、科技的換代、媒介的延伸以及人文的變更，匯聚成一股巨大的洪流，加速了我們所處時代的變換，人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到各個技術(shù)領(lǐng)域，以上問題涉及科技信息的組織和分析，需要人工智能技術(shù)的融合，即與人工智能技術(shù)的深度融合必將推動科技信息進入全新時代。
人工智能應(yīng)用于科技信息領(lǐng)域的研究意義和主要研究內(nèi)容
人工智能為解決科技信息的獲取和分析提供解決途徑（1）人工智能可拓展獲取科技信息的來源。從事智能分析的美國Stabilitas公司的首席運營官ChrisHurst認為：“人工智能可以擴大信息工作的范圍，不會遺漏那些有價值的細節(jié)。”科技信息同樣需要通過各種渠道獲取世界各國的同類信息，利用分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲等人工智能技術(shù)可獲取全世界的開源信息，包括文本和音視頻數(shù)據(jù)。（2）人工智能可加快處理科技信息數(shù)據(jù)的速度。美國中央信息局肯特學(xué)校教信息分析的校長JosephGartin認為：“梳理社交媒體來獲得信息并不是什么新鮮事，讓人耳目一新的是如今我們收集社交媒體數(shù)據(jù)的數(shù)量之大和速度之快。”海量的科技信息通過人工智能技術(shù)可以快速處理億萬比特的數(shù)據(jù)，從而了解世界各國同類信息或事件，將每天接收到的大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蛴糜谡吆蛻?zhàn)場行動的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自動化、智能化。據(jù)俄羅斯通訊社報道，俄羅斯總統(tǒng)普京表示：“無論誰在這一領(lǐng)域中處于領(lǐng)先地位，都將成為世界的統(tǒng)治者。”普京認為：人工智能是未來權(quán)力的關(guān)鍵。利用自然語言處理技術(shù)、語音識別、圖像檢索等人工智能技術(shù)可以極大的提高信息人員檢索有用信息的速度。此外，知識圖譜作為人工智能的知識庫基礎(chǔ)，基于知識圖譜可實現(xiàn)分析對象的多維多步自動關(guān)聯(lián)分析，利用深度學(xué)習(xí)模型可大大提高多因素影響的系統(tǒng)分析，獲得更好的信息分析效果。主要研究內(nèi)容（1）基于人工智能技術(shù)的科技信息的知識存儲和管理大數(shù)據(jù)下的科技信息具有海量、異構(gòu)、跨媒體的特點，其知識存儲和管理需要對結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的跨模態(tài)數(shù)據(jù)進行語義智能化計算研究，以為統(tǒng)一語義范疇下的數(shù)據(jù)查詢提供便捷的元數(shù)據(jù)服務(wù)；對跨媒體知識統(tǒng)一組織進行研究，為不同關(guān)系結(jié)構(gòu)，不同模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲與管理提供結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)；同時，需要對跨媒體知識的更新進行研究，為動態(tài)的數(shù)據(jù)存儲與多變的業(yè)務(wù)管理提供支撐。最后，對跨媒體知識檢索與查詢進行研究，從實際的檢索和查詢業(yè)務(wù)角度出發(fā)，制定規(guī)則，優(yōu)化性能，提升知識數(shù)據(jù)被獲取時的準確性與高效性。（2）基于人工智能技術(shù)的科技信息與知識的深度揭示與聚類加強科技信息資源的多源多模態(tài)數(shù)據(jù)整合關(guān)聯(lián)、信息抽取、不確定推理、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等人工智能技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用；利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)科技信息資源的外在層面的資源整合，資源內(nèi)在特征的深度聚合，實現(xiàn)科技信息與知識的深度揭示與聚類。通過可視化方式實現(xiàn)科技信息知識（研發(fā)技術(shù)、研發(fā)機構(gòu)、研發(fā)人員等）的聚合、揭示與展示。其中重點利用語義分析技術(shù)、詞表/本體構(gòu)建技術(shù)、知識圖譜技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等人工智能技術(shù)，通過可視化方式實現(xiàn)科技信息知識的聚合、揭示與展示；實現(xiàn)對格式各異、內(nèi)容復(fù)雜的數(shù)字資源進行深層次的揭示，從資源外在層面的資源整合，深入到資源內(nèi)在特征進行深度聚合，實現(xiàn)信息與知識的深度揭示與聚類，同時將科技信息知識服務(wù)嵌入知識交流之中。技術(shù)路線圖如圖1所示。（2）基于人工智能技術(shù)的科技信息前沿技術(shù)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警研究前沿技術(shù)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警旨在有效指導(dǎo)和開展科技研究，國內(nèi)外已有研究在信息對象和研究方法上比較單一，信息價值和服務(wù)效果受限。科技信息前沿技術(shù)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警研究應(yīng)更強調(diào)面向信息源的全面收集、處理、分析的一定程度智能化生產(chǎn)過程，更好的感知非完備信息，輔助信息用戶把不確定性預(yù)測變成更確定性預(yù)測。研究將不同類型的信息源進行整合、融合，多維度的分析科技前沿技術(shù)特征，從不同角度實現(xiàn)有價值信息的綜合疊加和映射，從中發(fā)現(xiàn)、分析和描述科技前沿技術(shù)問題，為科技領(lǐng)域?qū)＜覍崿F(xiàn)科技前沿的準確辨識提供服務(wù)，實現(xiàn)有效的技術(shù)預(yù)警。技術(shù)路線圖見圖2所示。
基于人工智能技術(shù)的科技政策動態(tài)分析平臺設(shè)計
科技政策動態(tài)分析脫離原有人工分析為主的模式，而借助技術(shù)手段進行輔助分析是時展的必然趨勢，海量數(shù)據(jù)的現(xiàn)實對情報分析方法的沖擊不可避免。技術(shù)參與的目的是提高人工分析的效率和質(zhì)量，采用技術(shù)輔助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技術(shù)的科技政策動態(tài)分析平臺的目的在于如何利用技術(shù)手段提供獲取情報數(shù)據(jù)、情報多維分析能力和自動生成可讀性的分析報告的能力，幫助提高人類思維的效率。1）科技政策動態(tài)信息監(jiān)測科技政策動態(tài)信息監(jiān)測主要采用網(wǎng)絡(luò)信息的監(jiān)測方式，只有在有效采集網(wǎng)絡(luò)信息的基礎(chǔ)上才能進而實現(xiàn)具體內(nèi)容分析與信息服務(wù)。信息監(jiān)測是對互聯(lián)網(wǎng)上共享的科技政策資源進行提取、解析、收集和存儲等的過程。科技政策動態(tài)信息監(jiān)測的一般框架可由圖3表示。科技政策動態(tài)信息監(jiān)測系統(tǒng)的層次模型：表示層，業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層。數(shù)據(jù)訪問層：連接數(shù)據(jù)庫，執(zhí)行插入和查詢等操作。主要是用數(shù)據(jù)集訪問。業(yè)務(wù)邏輯層：調(diào)用數(shù)據(jù)訪問層的方法然后返回結(jié)果給表示層。表示層：獲取表單的數(shù)據(jù)，然后調(diào)用業(yè)務(wù)邏輯層的方法處理數(shù)據(jù)，然后根據(jù)結(jié)果顯示相應(yīng)的數(shù)據(jù)。科技政策動態(tài)信息監(jiān)測的系統(tǒng)框架：系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)層與應(yīng)用層兩個層次。其中，數(shù)據(jù)層為整個平臺提供數(shù)據(jù)支撐，包括監(jiān)測站點、情報、文章、等基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，以及用戶信息、日志信息等數(shù)據(jù)。應(yīng)用層主要提供站點管理、信息服務(wù)、編輯撰文三大功能模塊，為用戶使用系統(tǒng)進行信息檢索、篩選、瀏覽、定制、撰文等提供服務(wù)，同時也為管理員進行系統(tǒng)管理、任務(wù)分配、成果組織等提供相應(yīng)接口。具體系統(tǒng)框架如圖4所示。
人工智能發(fā)展分析報告范文第3篇
論文摘要：隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷進步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐步發(fā)展起來，作為當(dāng)前計算機信息技術(shù)中的一項較為新興的技術(shù)，綜合運用了數(shù)理統(tǒng)計、模式識別、計算智能、人工智能等多項先進技術(shù)，主要是從大量的數(shù)據(jù)中來發(fā)現(xiàn)和挖掘一些隱含的有價值的知識，從大型的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中挖掘一些人們比較感興趣的知識，本文主要講了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保護設(shè)備故障信息中的實現(xiàn)方法以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)保護設(shè)備故障信息管理的基本功能等問題。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為當(dāng)前計算機信息技術(shù)中的一項較為新興的技術(shù)，綜合運用了數(shù)理統(tǒng)計、模式識別、計算智能、人工智能等多項先進技術(shù)，主要是從大量的數(shù)據(jù)中來發(fā)現(xiàn)和挖掘一些隱含的有價值的知識，也就是從大型的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中挖掘一些人們比較感興趣的知識，這些被提取的知識通常會表現(xiàn)為模式、規(guī)律、規(guī)則和概念，將數(shù)據(jù)挖掘的所有對象定義成數(shù)據(jù)庫或者是文件系統(tǒng)以及其他的一些組織在一起的數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也是現(xiàn)在智能理論系統(tǒng)的重要研究內(nèi)容，已經(jīng)開始被應(yīng)用于行政管理、醫(yī)學(xué)、金融、商業(yè)、工業(yè)等不同的領(lǐng)域當(dāng)中，在保護設(shè)備故障信息管理方面發(fā)揮出了積極的作用。
一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念
隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的不斷進步，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐步發(fā)展起來，主要是指從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和挖掘一些隱含的有價值的有用信息和知識，這些被提取的知識通常會表現(xiàn)為模式、規(guī)律、規(guī)則和概念，將數(shù)據(jù)挖掘的所有對象定義成數(shù)據(jù)庫或者是文件系統(tǒng)以及其他的一些組織在一起的數(shù)據(jù)集合，當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)逐漸被應(yīng)用于了醫(yī)藥業(yè)、保險業(yè)、制造業(yè)、電信業(yè)、銀行業(yè)、市場營銷等不同的領(lǐng)域，隨著計算技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及信息技術(shù)的不斷進步，在故障診斷過程中所采集到的數(shù)據(jù)可以被廣泛地存儲在不同的數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，如果依然采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法來對這些海量的信息數(shù)據(jù)進行分析處理，不僅會浪費大量的實踐而且也很難挖掘到有效的信息數(shù)據(jù)，同時，盡管智能診斷以及專家系統(tǒng)等方式在故障的診斷過程中已經(jīng)被得到了廣泛的應(yīng)用，但是這些方法卻仍然存在著很多推理困難、知識瓶頸等一些尚未完全被解決的問題，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就可以比較有效地來解決這些難題，在故障診斷的過程中發(fā)揮其獨特的優(yōu)勢。從不同的角度進行分析，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以分為不同的方法，就目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法主要有遺傳算法、粗集方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法以及決策樹方法等。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保護設(shè)備故障信息中的實現(xiàn)方法
1.基本原理。在設(shè)備出現(xiàn)故障時采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對設(shè)備進行一系列的故障診斷，也就是說根據(jù)這一設(shè)備的運行記錄，對其運行的趨勢進行預(yù)測，并對其可能存在的運行狀態(tài)進行分類，故障診斷的實質(zhì)就是一種模式識別方式，對機器設(shè)備的故障進行診斷的過程也就是該模式匹配和獲取的過程。
2.對故障診斷的數(shù)據(jù)挖掘方法建模。針對機械故障的診斷來說，首先就應(yīng)當(dāng)獲取一些關(guān)于本機組的一些運行參數(shù)，既要包括機器在正常運行以及平穩(wěn)工作時的信息數(shù)據(jù)，也應(yīng)當(dāng)包括機器在出現(xiàn)故障時的一些信息數(shù)據(jù)，在現(xiàn)場的監(jiān)控系統(tǒng)中往往就會存在著相應(yīng)的正常工作狀態(tài)下以及出現(xiàn)故障時的不同運行參數(shù)，而數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)就是從這些雜亂無章的信息樣本庫中找出其中所隱藏著的內(nèi)在規(guī)律，并且從中提取各自故障的不同特征，在對故障的模式進行劃分時，我們通常可以借助概率統(tǒng)計的方式，在對故障模式進行識別時可以采用較為成熟的關(guān)聯(lián)規(guī)則理論，實現(xiàn)變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并最終得到分類所需要用到的一些規(guī)則，從而最終達到分類的目的，依據(jù)這些規(guī)則，就可以對一些新來的數(shù)據(jù)進行判斷，而且可以準確地對故障進行分類，找出故障所產(chǎn)生的原因和解決故障的正確方法。
三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)保護設(shè)備故障信息管理的基本功能
1.數(shù)據(jù)傳輸功能。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)保護設(shè)備故障信息管理與分析系統(tǒng)的主要數(shù)據(jù)來源就是故障信息的分站系統(tǒng)，而分站系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)是各個子站的一個數(shù)據(jù)匯總，而保護設(shè)備故障信息管理與分析系統(tǒng)所采用的獲取數(shù)據(jù)的主要方式就是一些專門的通信程序構(gòu)建起系統(tǒng)與分站之間的聯(lián)系，將分站上的一些匯總數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦收闲畔⑾到y(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，分析系統(tǒng)所具有的數(shù)據(jù)傳輸功能，在進行數(shù)據(jù)的處理時又能做到不影響原先分站數(shù)據(jù)庫的正常運行，并且具備抗干擾能力強、計算效率高的優(yōu)點。
2.數(shù)據(jù)的分析功能。系統(tǒng)在正常運行時，會從故障信息子站或者是分站采集相關(guān)的數(shù)據(jù)并且對這些采集到的數(shù)據(jù)進行分析整理，最終得到有用的數(shù)據(jù)信息，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對龐大的故障數(shù)據(jù)進行分析、分類以及整理，能夠有效地找出有用的信息，歸并一些冗余的信息，對信息進行有效地存儲和分類。另外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還具有信息查詢的功能，可以進行不同條件下的查詢，例如按時間段、報告類型、設(shè)備型號以及單位等進行查詢，實現(xiàn)查詢后的備份轉(zhuǎn)存等，根據(jù)故障信息系統(tǒng)所提供高的數(shù)據(jù)信息以及本系統(tǒng)庫中所保存的一些整定阻抗值，可以通過邏輯判斷生產(chǎn)繼電保護動作的分析報告，主要包括對故障過程的簡述、故障切除情況以及保護動作情況等，可以便于繼電保護人員直觀的對保護裝置的動作情況進行分析。
四、結(jié)語
隨著企業(yè)自動化程度的不斷提高以及數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展，很多企業(yè)在一些重要的設(shè)備方面都安裝了監(jiān)測系統(tǒng)，對設(shè)備運行過程中的一些重要參數(shù)和數(shù)據(jù)進行采集，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以有效地解決設(shè)備故障診斷中的一些知識獲取瓶頸，將數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)充分應(yīng)用到監(jiān)控系統(tǒng)中，有效解決故障診斷中的一些困難，事實證明，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到故障診斷中是非常有效的，也是值得研究和學(xué)習(xí)的新型技術(shù)手段。
參考文獻：
[1]李勛,龔慶武,楊群瑛,羅思需,李社勇.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的保護設(shè)備故障信息管理與分析系統(tǒng)[j].電力自動化設(shè)備,2011,9
[2]李建業(yè),劉志遠,蔡乾,趙洪波.基于web的故障信息系統(tǒng)[j].電力信息化,2007,s1
人工智能發(fā)展分析報告范文第4篇
在教育信息化飛速發(fā)展的時代，經(jīng)常會聽到某高校建成了“智慧教學(xué)環(huán)境”或“智慧校園”，甚至有些高校進行了簡單的信息化教學(xué)設(shè)施的改造，也冠名為“智慧教育環(huán)境”建設(shè)。是技術(shù)發(fā)展太快，還是概念炒作呢？或者是人們對“智慧教學(xué)環(huán)境”的內(nèi)涵理解有偏差呢？帶著這些問題，筆者對智慧教育的概念進行了深入研究，并對現(xiàn)階段已經(jīng)建成的智慧教學(xué)環(huán)境進行了實地調(diào)研。希望通過開展此項研究找到當(dāng)前智慧教學(xué)環(huán)境建設(shè)中存在的問題與漏洞，為今后智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)提供建議。
一、智慧教學(xué)環(huán)境的內(nèi)涵
今天我們所說的智慧教育源于IBM提出的“智慧地球”，智慧地球的核心是以一種更智慧的方法通過利用新一代信息技術(shù)來改變政府、公司和人們交互的方式，以便提高交互的明確性、效率、靈活性和響應(yīng)速度。智慧地球具有三個明顯的特征：①對環(huán)境透徹的感知力，通過利用物聯(lián)網(wǎng)等實現(xiàn)隨時隨地感知、測量、捕獲和傳遞信息；②更全面的互聯(lián)互通，在有線和無線網(wǎng)絡(luò)支持下，利用先進的系統(tǒng)協(xié)同工作實現(xiàn)全面互通；③深入的智能化，利用人工智能技術(shù)獲取智能化的洞察并付諸實踐，進而創(chuàng)造新的價值。[1]
《2015中國智慧學(xué)習(xí)環(huán)境白皮書中》指出，智慧學(xué)習(xí)作為一類學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和人工智能技術(shù)等現(xiàn)代高科技來全面感知學(xué)習(xí)情境、識別學(xué)習(xí)者特征，提供合適的學(xué)習(xí)資源與便利的互動工具，自動記錄學(xué)習(xí)過程和測評學(xué)習(xí)結(jié)果，有效支持人們的終身學(xué)習(xí)、職業(yè)發(fā)展和自我價值的實現(xiàn)。從而可以實現(xiàn)人們能夠在任意時間（Any time）、任意地點（Any where），以任意方式（Any way）和任意步調(diào)（Any pace）（簡稱4A）進行學(xué)習(xí)，這類學(xué)習(xí)環(huán)境能夠支持學(xué)習(xí)者輕松地（Easy Learning）、投入地（Engaged Learning））和有效地（Effetive Learning））（簡稱3E）學(xué)習(xí)。[2]
我國學(xué)者祝智庭教授認為：智慧教育的真諦就是通過構(gòu)建技術(shù)融合的學(xué)習(xí)環(huán)境，讓教師能夠施展高效的教學(xué)方法，讓學(xué)習(xí)者能夠獲得適宜的個性化學(xué)習(xí)服務(wù)和美好的發(fā)展體驗，使其由不能變?yōu)榭赡埽尚∧茏優(yōu)榇竽埽瑥亩囵B(yǎng)具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質(zhì)、較深的創(chuàng)造潛能的人才。[3]
通過對上述概念的分析可以看出，智慧教學(xué)環(huán)境的基本條件是對環(huán)境的感知、全面的互聯(lián)互通和深入的人工智能；智慧教學(xué)環(huán)境中主要用到物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能來感知學(xué)習(xí)環(huán)境和學(xué)習(xí)者特征、營造學(xué)習(xí)情景，主動提供學(xué)習(xí)資源、自動記錄和評價學(xué)習(xí)結(jié)果；智慧教學(xué)環(huán)境建設(shè)為培養(yǎng)具有良好的價值取向、較強的行動能力、較好的思維品質(zhì)、較深的創(chuàng)造潛能的人才，提供環(huán)境保障。
智慧教學(xué)環(huán)境主要具有如下特征：①?ρ?習(xí)者和環(huán)境的感知，比如，通過一些傳感設(shè)備（物聯(lián)網(wǎng)）實時控制教室的溫度、濕度、亮度等，為學(xué)習(xí)者提供最為舒適的學(xué)習(xí)環(huán)境；②個性化資源的推送，在智慧教學(xué)環(huán)境中，可以實時感知學(xué)習(xí)過程，并主動推送個性化的學(xué)習(xí)資源；③對學(xué)習(xí)結(jié)果的記錄與分析。智慧教學(xué)環(huán)境通過對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的記錄與分析，可自動分析學(xué)習(xí)者的特征和學(xué)習(xí)情況，并產(chǎn)生相應(yīng)的學(xué)習(xí)報表或者學(xué)習(xí)建議；[4]（4）智慧教育最根本的特征是要實現(xiàn)教育信息化的終極目標。
二、智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的建設(shè)現(xiàn)狀
當(dāng)前智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)正在如火如荼的進行，部分高校已經(jīng)建成了智慧教學(xué)環(huán)境示范區(qū)。為深入研究智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)與應(yīng)用情況，筆者對部分高校的智慧教學(xué)環(huán)境示范區(qū)進行了實地考察，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的智慧教學(xué)環(huán)境可分如下幾類：
1.普通多媒體教室的改造升級
在已經(jīng)建設(shè)成功的“智慧教室”中最為初級的是普通多媒體教室的升級版，此類教室只是對普通多媒體教室進行了裝修和改造，使得教室中的座位靈活、舒適，其多媒體設(shè)備配置更加先進。當(dāng)前改造成功的多媒體教室中基本都安裝了高清投影、交互式電子白板或互動式大屏幕、無線擴音系統(tǒng)等。
2.課堂互動工具應(yīng)用型
當(dāng)前智慧教室中的互動系統(tǒng)種類繁多，比較常見的主要包括：利用臺式電腦通過局域網(wǎng)進行互動、利用Internet進行遠程的互動教學(xué)、基于手機或平板電腦的互動系統(tǒng)：
（1）基于臺式電腦的互動系統(tǒng)。這種類型的教室中，每個學(xué)生座位上配有一臺臺式計算機，通過相關(guān)的互動軟件，可實現(xiàn)師生之間、學(xué)生之間在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的實時互動交流，包括教師單獨輔導(dǎo)，下發(fā)、上傳資料等。
（2）基于網(wǎng)絡(luò)的遠程直播、互動系統(tǒng)。為實現(xiàn)跨校區(qū)之間、跨區(qū)域之間的教學(xué)直播互動，部分院校建設(shè)了“遠程直播”教室。在此類型教室中通過高清攝像機、直播管理系統(tǒng)，可實現(xiàn)遠距離直播、互動等功能。此外，通過錄播控制系統(tǒng)，也可以實現(xiàn)對教師授課過程的自動錄制和保存。
（3）基于智能手機或平板電腦的課堂互動系統(tǒng)。有些學(xué)校的“智慧課堂”可以看到基于手機或平板電腦的互動系統(tǒng)，此類互動系統(tǒng)可以讓師生之間通過智能手機或平板電腦進行互動，下發(fā)、上傳資料，也實現(xiàn)了學(xué)生實時投票、搶答等功能。另外，此類課堂互動系統(tǒng)已經(jīng)初步實現(xiàn)記錄課堂教學(xué)過程，并對授課情況可進行初步分析與統(tǒng)計。
3.教學(xué)資源庫及社會化軟件應(yīng)用型
（1）有些地區(qū)或?qū)W校建設(shè)了相應(yīng)的資源庫或?qū)W習(xí)平臺，便稱之為智慧教育環(huán)境。
（2）還有些學(xué)校可利用微信、QQ等社會化軟件實現(xiàn)新生注冊、宿舍查詢等功能，他們把這些社會化軟件的簡單應(yīng)用說成了智慧校園。[5]
4.環(huán)境友好型
（1）教學(xué)環(huán)境的提升
部分智慧教學(xué)示范區(qū)中教室顏色鮮艷、明亮，走廊和學(xué)習(xí)區(qū)溫馨、清爽，桌椅板凳舒適、靈活，教室里面配置了中央空調(diào)、電動窗簾等，整個示范區(qū)使學(xué)生能感受到愉悅、清新。但在信息化智能技術(shù)的應(yīng)用方面，很少看到大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新型技術(shù)的應(yīng)用，因此，這些環(huán)境也難以稱為智慧教學(xué)環(huán)境。
（2）物聯(lián)網(wǎng)的初步應(yīng)用
有些學(xué)校建成的“智慧教室”中開始使用一些初級的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，比如，顯示溫度、濕度、照度等參數(shù)設(shè)備。僅僅使用一些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也難以稱之為智慧教學(xué)環(huán)境。
5.綜合應(yīng)用型
一些學(xué)校智慧教室中綜合了各種前沿技術(shù)，我們似乎看到了智慧教育的影子。此類教學(xué)環(huán)境中：教室實現(xiàn)有線和無線網(wǎng)絡(luò)的全覆蓋；教室外安裝了人臉識別系統(tǒng)和RFID考勤機，這些系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)可直接傳送到教務(wù)系統(tǒng)；可以感知教室的溫度、光線等，并可實現(xiàn)自動控制；開發(fā)了基于云計算的教育資源庫和移動學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)；此外，還有智能控制系?y、增強現(xiàn)實的互動演示和視頻會議系統(tǒng)、自動錄播系統(tǒng)等。[6]
三、現(xiàn)階段高等院校智慧教學(xué)環(huán)境“智慧”的缺失
通過對智慧教育內(nèi)涵的研究，結(jié)合智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)階段“智慧教學(xué)環(huán)境”的建設(shè)與傳統(tǒng)教學(xué)環(huán)境相比已經(jīng)有了很大的提升，但還沒真正實現(xiàn)“智慧教育”。下面筆者對照智慧教育的概念與特征，從環(huán)境建設(shè)、技術(shù)的運用以及對人才培養(yǎng)的支持等方面對現(xiàn)階段的“智慧教學(xué)環(huán)境”加以分析：
1.對環(huán)境和學(xué)習(xí)者的感知
感知學(xué)習(xí)情景涉及學(xué)習(xí)者特征分析、傳感器技術(shù)和自動推理等方面的應(yīng)用，通過信息采集、動態(tài)建模和情景推理三個模塊來實現(xiàn)[7]，要感知學(xué)習(xí)情景，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)是必不可少的。目前，智慧教學(xué)環(huán)境中對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用還處在最初級的對基本環(huán)境的感知方面，比如，溫度、濕度和光線的感知，缺乏對物聯(lián)網(wǎng)的深入應(yīng)用。要實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者特征的自動識別，必然用到人工智能、學(xué)習(xí)分析等技術(shù)，但在目前的智慧教育環(huán)境中還沒有看到成功案例。
2.智慧教育資源的提供
智慧資源是指以培養(yǎng)具有21世紀生存技能的智慧創(chuàng)造者為目的，支持智慧學(xué)習(xí)和智慧教學(xué)活動的有效開展，具有泛在性、情景感知性、聯(lián)通性、進化性、多維交互性和個性化智能推送等核心特征的新型數(shù)字化學(xué)習(xí)資源[8]。在智慧教育資源的建設(shè)和應(yīng)用過程中：首先，用到大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對學(xué)生的學(xué)習(xí)特征和學(xué)習(xí)情況進行全面的分析；其次，通過人工智能等技術(shù)實現(xiàn)向?qū)W習(xí)者進行優(yōu)質(zhì)教育資源的精準推送；第三，可通過物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能來全面感知學(xué)習(xí)環(huán)境，利用VR技術(shù)營造更為真實的學(xué)習(xí)情境。在當(dāng)前建設(shè)的“智慧教學(xué)環(huán)境”中，雖然可以看到豐富的學(xué)習(xí)資源和互動工具，但它們并沒有達到智慧資源的標準。
3.對學(xué)習(xí)結(jié)果的記錄與分析
Siemens認為學(xué)習(xí)分析是：“關(guān)于學(xué)習(xí)者以及他們的學(xué)習(xí)環(huán)境的數(shù)據(jù)測量、收集、分析和匯總呈現(xiàn)，目的是理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)以及學(xué)習(xí)情境”[9]，學(xué)習(xí)分析必然會用到學(xué)習(xí)科學(xué)、人工智能、大數(shù)據(jù)等方面的理論和技術(shù)。目前我們看到的是一些授課軟件對課堂的記錄與初步的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并不能達到學(xué)習(xí)分析的標準。在對教學(xué)過程的記錄過程中，通過自動錄播系統(tǒng)，可以實現(xiàn)對教學(xué)過程的自動錄制，但這種記錄只能是機械的記錄，缺少智能成分。
4.對教育目標的實現(xiàn)
智慧教育最根本的特征是要實現(xiàn)教育信息化的根本目標，即“要破解制約我國教育發(fā)展的難題，促進教育的變革與創(chuàng)新；要對教育發(fā)展具有革命性影響”[10]。要對教育發(fā)展產(chǎn)生革命性影響，智慧教學(xué)環(huán)境應(yīng)做到如下幾點：首先，要改變知識產(chǎn)生、傳播和管理的方法和模式，讓知識變得觸手可及；其次，要支持學(xué)習(xí)者的終身學(xué)習(xí)、職業(yè)發(fā)展和自我價值的實現(xiàn)；第三，要營造良性的教育生態(tài)環(huán)境，使學(xué)習(xí)者能隨時、隨地開展所需的學(xué)習(xí)。顯然目前的“智慧教學(xué)環(huán)境”還不能支持實現(xiàn)教育信息化的根本目標，因此還難以稱之為智慧教學(xué)環(huán)境。
四、智慧教學(xué)環(huán)境建設(shè)建議
通過上述分析可以看出智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)還處在初級階段，目前建設(shè)的很多“智慧教學(xué)環(huán)境”只能說是現(xiàn)代教育環(huán)境，還不能稱之為智慧教學(xué)環(huán)境。要真正實現(xiàn)智慧教學(xué)環(huán)境，還需要在教育理論、技術(shù)和方法等方面大幅提升。結(jié)合上述分析，本文對智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)提出如下幾點認識：
1.強化頂層設(shè)計，準確定位，系統(tǒng)規(guī)劃
智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)是一個系統(tǒng)工程，它包括校園環(huán)境、教室環(huán)境、硬件設(shè)施、軟件系統(tǒng)，甚至還包括教師的教學(xué)理念、方法，學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、方式等方面的內(nèi)容。因此，智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)首先需要明確目標，強調(diào)頂層設(shè)計，對我們將要實現(xiàn)的目標進行系統(tǒng)的規(guī)劃。
2.遵從事物發(fā)展規(guī)律，循序漸進，穩(wěn)步推進
智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)是一個長期的過程，不可能一蹴而就。在智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)過程中還伴隨著教學(xué)方法、理念的轉(zhuǎn)變。因此，智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)應(yīng)該在系統(tǒng)規(guī)劃的基礎(chǔ)上分階段開展，循序漸進地做好每個階段的工作，最后才有可能實現(xiàn)真正的智慧教育。
3.明確智慧教育本質(zhì)，平心靜氣，不忘教育根本
智慧教育的本質(zhì)是利用信息化手段，為學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)提供更優(yōu)質(zhì)的環(huán)境、更人性化的服務(wù)。智慧教學(xué)環(huán)境的建設(shè)必然用到云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)；智慧教學(xué)環(huán)境必然能給師生提供更便捷的教與學(xué)支持，讓學(xué)生可以開展任何時間、任何地點、任意方式的學(xué)習(xí)；智慧教學(xué)環(huán)境必然給師生提供豐富的、個性化的資源和及時的教與學(xué)的分析報告；智慧教學(xué)環(huán)境可以支持實現(xiàn)教育信息化的根本目標。滿足了上述條件才可稱之為智慧教學(xué)環(huán)境，切不可將簡單的環(huán)境改造、軟件應(yīng)用和資源建設(shè)冠名為智慧教學(xué)環(huán)境。
人工智能發(fā)展分析報告范文第5篇
【關(guān)鍵詞】Web挖掘、網(wǎng)絡(luò)輿情、分析處理
0 引言
網(wǎng)絡(luò)輿情作為一種十分重要的輿情表現(xiàn)形式，是公眾在互聯(lián)網(wǎng)上對某種社會現(xiàn)象或社會問題公開表達的具有一定影響力和傾向性的共同意見。要加強對網(wǎng)絡(luò)輿情信息的分析，及時發(fā)現(xiàn)輿情熱點，及時對民意走勢做出正確引導(dǎo)。在此情況下，我們引入Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提高對輿情的處理和分析的效率以及質(zhì)量，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情的分析。
1 Web挖掘
Web挖掘是數(shù)據(jù)挖掘在Web上的應(yīng)用，它是一種綜合使用自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的智能分析方法。根據(jù)挖掘?qū)ο蟮牟煌琖eb挖掘可以分為Web內(nèi)容挖掘、Web結(jié)構(gòu)挖掘和Web使用挖掘三個方面。相比于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情分析方法，Web挖掘可以用更短的時間了解網(wǎng)絡(luò)輿情的狀況和走向以及與之相關(guān)聯(lián)的熱點問題，為網(wǎng)絡(luò)輿情的深入分析提供了技術(shù)支持。
1.1Web內(nèi)容挖掘。Web內(nèi)容挖掘是指從Web文檔的內(nèi)容或者Web搜索的結(jié)果中獲取知識的過程。由于網(wǎng)頁的內(nèi)容錯綜復(fù)雜不易于計算機理解，Web內(nèi)容挖掘可以有效的對大量的Web文本集合進行總結(jié)、分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析，以及利用Web文本進行趨勢預(yù)測。在網(wǎng)絡(luò)輿情分析中，Web內(nèi)容挖掘可以發(fā)現(xiàn)與事件主題相關(guān)的知識內(nèi)容和語義關(guān)聯(lián)模式。
1.2Web結(jié)構(gòu)挖掘。Web結(jié)構(gòu)挖掘是指對Web組織結(jié)構(gòu)、Web頁面的鏈接關(guān)系等進行挖掘并從中提取出潛在的有用的知識的過程。Web鏈接信息包括了大量的關(guān)于Web內(nèi)容相關(guān)性、質(zhì)量和結(jié)構(gòu)方面的信息，為網(wǎng)絡(luò)輿情的分析的提供了重要資源。通過Web結(jié)構(gòu)挖掘，可以獲得與輿情主題高度相關(guān)的鏈接以及鏈接邏輯結(jié)構(gòu)的語義知識，從而幫助輿情分析人員確定重要輿情源和中心頁面，有助于深入挖掘輿情信息。
1.3Web使用挖掘。Web使用挖掘是指通過挖掘Web服務(wù)器上的日志信息來提取瀏覽者的訪問記錄，獲取有價值的信息的過程。這些信息包括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器訪問記錄、服務(wù)器日志記錄、瀏覽器日志記錄、用戶信息、注冊記錄、用戶對話或交易信息、用戶提問等。通過上述信息可以發(fā)現(xiàn)用戶的訪問模式以及行為偏好，可以更好地理解用戶行為從而提供智能化的服務(wù)。通過Web使用挖掘，可以確定輿情熱點和焦點，從而更準確地預(yù)測網(wǎng)民行為。
2 基于Web數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情分析
2.1數(shù)據(jù)層。輿情信息采集的主要任務(wù)是提取與熱點相關(guān)度高的信息，為下面的輿情挖掘和分析做好準備工作。輿情信息采集由以下5步完成。
（1）確定主題和選擇采集地點。為了使采集效果更好，必須以主題的形式對信息需求進行描述。
（2）利用自動采集軟件采集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集軟件可以自動采集相關(guān)信息，并下載到本地進行分析。
（3）頁面分析。采集完頁面之后，對頁面進行分析，提取重要信息，以便進行后續(xù)的過濾和處理。
（4）URL與主題的相關(guān)性判斷。在采集過程中增加過濾機制以便提高采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
（5）頁面過濾。對采集頁面進行主題相關(guān)性評價，去除相關(guān)性低的頁面，從而提高采集頁面的準確性。
2.2 挖掘?qū)印Ｍ诰驅(qū)又饕烧Z義信息集成和Web挖掘引擎兩部分組成，而且語義信息集成為Web挖掘引擎提供經(jīng)預(yù)處理后的結(jié)構(gòu)化信息，簡化并加速 了Web挖掘處理。
（1）語義信息集成。由于數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)來自于不同的媒介，因而在結(jié)構(gòu)和語義上都存在很多的不同，需要對其進行統(tǒng)一處理，并根據(jù)需要利用智能信息處理技術(shù)進行深入的預(yù)分析，從而提高挖掘引擎的效能和健壯性。
（2）Web挖掘引擎。Web挖掘引擎是網(wǎng)絡(luò)輿情分析的動力部分，執(zhí)行Web挖掘任務(wù)。它定義了Web挖掘模型語言，選取了合適的挖掘算法和工具。其主要目的是從大量的網(wǎng)絡(luò)輿情信息中提取規(guī)律，并預(yù)測事件的發(fā)展趨勢。可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情信息源的特點，從多個方面更加深入的進行挖掘處理。
2.3分析層。分析層是核心部分，其主要技術(shù)應(yīng)用于對網(wǎng)絡(luò)輿情信息的智能分析，該分析從六個層面進行，分別是：主體類聚分析、語義關(guān)聯(lián)分析、概念描述、趨勢預(yù)測分析、主題識別探測和傾向性分析。其功能主要是將經(jīng)過挖掘處理后的知識進行描述，并生成網(wǎng)絡(luò)輿情分析報告來輔助決策機構(gòu)。
2.4應(yīng)用層。應(yīng)用層的出現(xiàn)首先方便了與用戶之間的交互。用戶可以通過軟件來指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿情信息的采集、挖掘和分析處理，從而發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律和發(fā)展趨勢，同時也更易于輿情信息的理解和分析結(jié)果的應(yīng)用。其次，為后續(xù)工作提供接口。由于計算機不能對隨機出現(xiàn)的各種警情進行判斷，因此需要提供系統(tǒng)交互接口，可以讓專家進行分析，實現(xiàn)人機互動，從而提高輿情分析的準確性。
3 基于Web挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)實例分析
本文以方正智思輿情預(yù)警輔助決策支持系統(tǒng)為例，討論Web挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情分析中的應(yīng)用。正智思輿情預(yù)警輔助決策支持系統(tǒng)是一款由北大方正技術(shù)研究院研發(fā)而成的中文智能信息挖掘與處理的平臺軟件。其核心技術(shù)為中文信息處理技術(shù)與Web挖掘技術(shù)，采用B/S結(jié)構(gòu)，利用J2EE技術(shù)框架，實現(xiàn)基于瀏覽器的瘦客戶、服務(wù)器模式。它不僅能對輿情信息進行全方位采集，還能對輿情信息進行智能分析處理。其實時響應(yīng)、智能分析、輔助傾向性判斷等特點為相關(guān)職能部門全面掌握網(wǎng)絡(luò)輿論動態(tài)，作出正確引導(dǎo)，提供分析依據(jù)，從而提高各級政府應(yīng)對突發(fā)事件的能力。
4 結(jié)語
Web挖掘是一種綜合使用自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的智能分析方法。實踐表明，將Web挖掘融入網(wǎng)絡(luò)輿情分析中，可以充分發(fā)揮Web挖掘技術(shù)從海量信息中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)輿情信息全方面深入的分析，從而輔助相關(guān)職能部門正確引導(dǎo)民意。在網(wǎng)絡(luò)輿情中應(yīng)用Web挖掘技術(shù)，可以有效地提高網(wǎng)絡(luò)輿情分析結(jié)果的正確性，也是其未來的發(fā)展方向。
參考文獻：
[1]付業(yè)勤，鄭向敏. 國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)輿情研究的回顧與展望[J]. 編輯之友，2013，12：56-58.
[2]張玉峰，何超. 基于Web挖掘的網(wǎng)絡(luò)輿情智能分析研究[J]. 情報理論與實踐，2011，04：64-68.
