文本挖掘算法

‘壹’ 做文本挖掘是否需要了解自然语言处理

当然需要。
既然是“文本挖掘”，自然语言处理最基本的功能点肯定都要做：
新词发现、分词、词性标注、分类、自动提取标签、实体自动发现和识别。
最基本的这些功能点做了之后，可以用统计方法完成简单文本挖掘应用，统计方法比如：
TF/IDF、Map/Rece、贝叶斯。
再深入一些，就需要：
聚类（层次聚类、SVM、VSM）、情感趋势分析。
再想提高：
语法分析、句式判断。
但一般做到NLP最基本功能点+统计方法即可搞定一般的互联网应用。

‘贰’ 常用的数据挖掘工具有哪些

常用的数据挖掘工具如下：

1.R:用 于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，为了保证性能，其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用，它提供了一种脚本语 言，即R语言。R语言和贝尔实验室开发的S语言类似。R支持一系列分析技术，包括统计检验、预测建模、数据可视化等等。在CRAN上可以找到众多开源的扩展包。R软件的首选界面是命令行界面，通过编写脚本来调用分析功能。
2Tanagra:使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计分析，提供了众多的有参和无参检验方法。
3.Weka:可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为 Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。

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‘叁’ MI算法是什么

是文本特征选择算法
特征选择在文本挖掘技术中是一个关键部分。训练集中的文本逐个经过分词后,可形成文本分类系统的全特征空间,一般情况下,这个空间的维数都会较大,可达到几十万维。经过特征选择之后,在降低噪声的同时,特征空间的维数得以压缩,最终能提高分类算法的速度和分类精度。本文从传统的MI(Mutual Infomation)出发,并对它进行改造,最后通过实验验证改进算法的有效性。

‘肆’ 数据挖掘算法与生活中的应用案例

数据挖掘算法与生活中的应用案例

如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的着作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。
本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。
有监督学习有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。
分类算法分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。
预测算法预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。
无监督学习无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。
聚类分析聚类的目的就是实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。常见的聚类算法包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。
关联分析关联分析的目的在于，找出项目（item）之间内在的联系。常常是指购物篮分析，即消费者常常会同时购买哪些产品（例如游泳裤、防晒霜），从而有助于商家的捆绑销售。
基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。
基于分类模型的案例这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。
垃圾邮件的判别邮箱系统如何分辨一封Email是否属于垃圾邮件？这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮件中，进行判断。例如，如果一份邮件的正文中包含“报销”、“发票”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。
一般来说，判断邮件是否属于垃圾邮件，应该包含以下几个步骤。
第一，把邮件正文拆解成单词组合，假设某篇邮件包含100个单词。
第二，根据贝叶斯条件概率，计算一封已经出现了这100个单词的邮件，属于垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。如果结果表明，属于垃圾邮件的概率大于正常邮件的概率。那么该邮件就会被划为垃圾邮件。
医学上的肿瘤判断如何判断细胞是否属于肿瘤细胞呢？肿瘤细胞和普通细胞，有差别。但是，需要非常有经验的医生，通过病理切片才能判断。如果通过机器学习的方式，使得系统自动识别出肿瘤细胞。此时的效率，将会得到飞速的提升。并且，通过主观（医生）+客观（模型）的方式识别肿瘤细胞，结果交叉验证，结论可能更加靠谱。
如何操作？通过分类模型识别。简言之，包含两个步骤。首先，通过一系列指标刻画细胞特征，例如细胞的半径、质地、周长、面积、光滑度、对称性、凹凸性等等，构成细胞特征的数据。其次，在细胞特征宽表的基础上，通过搭建分类模型进行肿瘤细胞的判断。
基于预测模型的案例这里面主要想介绍两个案例。即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。
红酒品质的判断如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。而口感的好坏，受很多因素的影响，例如年份、产地、气候、酿造的工艺等等。但是，统计学家并没有时间去品尝各种各样的红酒，他们觉得通过一些化学属性特征就能够很好地判断红酒的品质了。并且，现在很多酿酒企业其实也都这么干了，通过监测红酒中化学成分的含量，从而控制红酒的品质和口感。
那么，如何判断鉴红酒的品质呢？
第一步，收集很多红酒样本，整理检测他们的化学特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。
第二步，通过分类回归树模型进行预测和判断红酒的品质和等级。
搜索引擎的搜索量和股价波动一只南美洲热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动了几下翅膀，可以在两周以后，引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。你在互联网上的搜索是否会影响公司股价的波动？
很早之前，就已经有文献证明，互联网关键词的搜索量（例如流感）会比疾控中心提前1到2周预测出某地区流感的爆发。
同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显着影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。因此，当一只股票的搜索频数增加时，说明投资者对该股票的关注度提升，从而使得该股票更容易被个人投资者购买，进一步地导致股票价格上升，带来正向的股票收益。这是已经得到无数论文验证了的。
基于关联分析的案例：沃尔玛的啤酒尿布啤酒尿布是一个非常非常古老陈旧的故事。故事是这样的，沃尔玛发现一个非常有趣的现象，即把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品摆在一起，能够大幅增加两者的销量。原因在于，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以，她们常常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。沃尔玛从数据中发现了这种关联性，因此，将这两种商品并置，从而大大提高了关联销售。
啤酒尿布主要讲的是产品之间的关联性，如果大量的数据表明，消费者购买A商品的同时，也会顺带着购买B产品。那么A和B之间存在关联性。在超市中，常常会看到两个商品的捆绑销售，很有可能就是关联分析的结果。
基于聚类分析的案例：零售客户细分对客户的细分，还是比较常见的。细分的功能，在于能够有效的划分出客户群体，使得群体内部成员具有相似性，但是群体之间存在差异性。其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。
例如，针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效的细分客户。将全体客户划分为诸如，理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者、风险均衡者、渠道偏好者等。
基于异常值分析的案例：支付中的交易欺诈侦测采用支付宝支付时，或者刷信用卡支付时，系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。这里面基本的原理就是寻找异常值。如果您的刷卡被判定为异常，这笔交易可能会被终止。
异常值的判断，应该是基于一个欺诈规则库的。可能包含两类规则，即事件类规则和模型类规则。第一，事件类规则，例如刷卡的时间是否异常（凌晨刷卡）、刷卡的地点是否异常（非经常所在地刷卡）、刷卡的商户是否异常（被列入黑名单的套现商户）、刷卡金额是否异常（是否偏离正常均值的三倍标准差）、刷卡频次是否异常（高频密集刷卡）。第二，模型类规则，则是通过算法判定交易是否属于欺诈。一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。
基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。在京东商城或者亚马逊购物，总会有“猜你喜欢”、“根据您的浏览历史记录精心为您推荐”、“购买此商品的顾客同时也购买了商品”、“浏览了该商品的顾客最终购买了商品”，这些都是推荐引擎运算的结果。
这里面，确实很喜欢亚马逊的推荐，通过“购买该商品的人同时购买了**商品”，常常会发现一些质量比较高、较为受认可的书。一般来说，电商的“猜你喜欢”（即推荐引擎）都是在协同过滤算法（Collaborative Filter）的基础上，搭建一套符合自身特点的规则库。即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为，在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此，找出最相似的顾客或最关联的产品，从而完成产品的推荐。
基于社会网络分析的案例：电信中的种子客户种子客户和社会网络，最早出现在电信领域的研究。即，通过人们的通话记录，就可以勾勒出人们的关系网络。电信领域的网络，一般会分析客户的影响力和客户流失、产品扩散的关系。
基于通话记录，可以构建客户影响力指标体系。采用的指标，大概包括如下，一度人脉、二度人脉、三度人脉、平均通话频次、平均通话量等。基于社会影响力，分析的结果表明，高影响力客户的流失会导致关联客户的流失。其次，在产品的扩散上，选择高影响力客户作为传播的起点，很容易推动新套餐的扩散和渗透。
此外，社会网络在银行（担保网络）、保险（团伙欺诈）、互联网（社交互动）中也都有很多的应用和案例。
基于文本分析的案例这里面主要想介绍两个案例。一个是类似“扫描王”的APP，直接把纸质文档扫描成电子文档。相信很多人都用过，这里准备简单介绍下原理。另外一个是，江湖上总是传言红楼梦的前八十回和后四十回，好像并非都是出自曹雪芹之手，这里面准备从统计的角度聊聊。
字符识别：扫描王APP手机拍照时会自动识别人脸，还有一些APP，例如扫描王，可以扫描书本，然后把扫描的内容自动转化为word。这些属于图像识别和字符识别（Optical Character Recognition）。图像识别比较复杂，字符识别理解起来比较容易些。
查找了一些资料，字符识别的大概原理如下，以字符S为例。
第一，把字符图像缩小到标准像素尺寸，例如12*16。注意，图像是由像素构成，字符图像主要包括黑、白两种像素。
第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，采用二维直方图投影。就是把字符（12*16的像素图）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度，垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。从而得到水平方向12个维度的特征向量取值，垂直方向上16个维度的特征向量取值。这样就构成了包含28个维度的字符特征向量。
第三，基于前面的字符特征向量，通过神经网络学习，从而识别字符和有效分类。
文学着作与统计：红楼梦归属这是非常着名的一个争论，悬而未决。对于红楼梦的作者，通常认为前80回合是曹雪芹所着，后四十回合为高鹗所写。其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显着差异。
这事让一群统计学家比较兴奋了。有些学者通过统计名词、动词、形容词、副词、虚词出现的频次，以及不同词性之间的相关系做判断。有些学者通过虚词（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、别、好），判断前后文风的差异。有些学者通过场景（花卉、树木、饮食、医药与诗词）频次的差异，来做统计判断。总而言之，主要通过一些指标量化，然后比较指标之间是否存在显着差异，借此进行写作风格的判断。

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‘伍’ 数据挖掘与文本挖掘的区别

本质不同，数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息

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。文本挖掘，高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程（通常进行分析，同时加上一些衍生语言特征以及消除杂音，随后插入到数据库中） ，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。

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‘陆’ 如何进行文本挖掘，文本挖掘的目的，web挖掘和目的

一、文本挖掘定义
文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。
二、文本挖掘步骤
1）读取数据库或本地外部文本文件
2）文本分词
2.1）自定义字典
2.2）自定义停止词
2.3）分词
2.4）文字云检索哪些词切的不准确、哪些词没有意义，需要循环2.1、2.2和 2.3步骤
3）构建文档-词条矩阵并转换为数据框
4）对数据框建立统计、挖掘模型
5）结果反馈
三、文本挖掘所需工具

文本挖掘将使用R语言实现，除此还需加载几个R包，它们是tm包、tmcn包、Rwordseg包和wordcloud包。
四、实战
本文所用数据集来自于sougou实验室数据。

‘柒’ ictclas文本挖掘采用什么算法

ICTCLAS分词系统是个NB的系统，这几天找到了仔细试了试，效率奇高，比自己搞字典，分词算法效率不知高了很多倍，用起来也是非常简单的，BOSS需要导出自定义词库，然后用文章训练词库，不管了，反正可以使用了。DT地用hash做了两个星期，进度很慢

‘捌’ nlp实习面试算法题不会能过嘛

不能过
nlp算法
人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(MachineLearning)和深度学习算法(DeepLearning)
总的来说，在sklearn中机器学习
算法大概的分类如下：
1.纯算法类
(1).回归算法
(2).分类算法
(3).聚类算法
(4)降维算法
(5)概率图模型算法
(6)文本挖掘算法
(7)优化算法
(8)深度学习算法
2.建模方面
(1).模型优化
(2).数据预处理觉得有用点个赞吧

‘玖’ 自然语言处理和文本挖掘的关系

自然语言处理（NLP）关注的是人类的自然语言与计算机设备之间的相互关系。NLP是计算机语言学的重要方面之一，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而文本挖掘和NLP的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。

但是，这二者仍有不同。首先，这两个概念并没有明确的界定（就像“数据挖掘”和“数据科学”一样），并且在不同程度上二者相互交叉，具体要看与你交谈的对象是谁。我认为通过洞见级别来区分是最容易的。如果原始文本是数据，那么文本挖掘就是信息，NLP就是知识，也就是语法和语义的关系。

虽然NLP和文本挖掘不是一回事儿，但它们仍是紧密相关的：它们处理同样的原始数据类型、在使用时还有很多交叉。

我们的目的并不是二者绝对或相对的定义，重要的是要认识到，这两种任务下对数据的预处理是相同的。

努力消除歧义是文本预处理很重要的一个方面，我们希望保留原本的含义，同时消除噪音。

以下就是处理文本任务的几大主要步骤：

1.数据收集

获取或创建语料库，来源可以是邮箱、英文维基网络文章或者公司财报，甚至是莎士比亚的作品等等任何资料。

2.数据预处理

在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备

数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。

3.数据挖掘和可视化

无论我们的数据类型是什么，挖掘和可视化是探寻规律的重要步骤

常见任务可能包括可视化字数和分布，生成wordclouds并进行距离测量

4.模型搭建

这是文本挖掘和NLP任务进行的主要部分，包括训练和测试

在适当的时候还会进行特征选择和工程设计

语言模型：有限状态机、马尔可夫模型、词义的向量空间建模

机器学习分类器：朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络

序列模型：隐藏马尔可夫模型、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTMs）

5.模型评估

模型是否达到预期？

度量标准将随文本挖掘或NLP任务的类型而变化

以上观点仅供参考，而在自然语言文本预处理方面的技术在国内效果比较好的并不多，具有代表性的如：北理工张华平博士的NLPIR大数据语义智能分析技术。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,融合了网络精准采集、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。如果感兴

‘拾’ 哪些机器学习算法可以处理多分类

maxsoft作为logistics二分类的改进版，天生适合多分类；神经网络(如bp神经网络，随机权神经网络，RBF神经网络等)；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型，通过投票算法选择概率最大的分类标签；也可以通过聚类算法(KNN，kMeans等)等无监督学习算法实现分类。
朴素贝叶斯分类器算法是最受欢迎的学习方法之一，按照相似性分类，用流行的贝叶斯概率定理来建立机器学习模型，特别是用于疾病预测和文档分类。 它是基于贝叶斯概率定理的单词的内容的主观分析的简单分类。
如果特征数量远大于训练样本数，则使用逻辑回归或线性核方法的SVM。
如果特征数较小，而样本数量相对较多，可以考虑高斯核方法的SVM。
如果特征数少儿样本数极大，可以考虑增加一些特征，再使用逻辑回归或线性核方法的SVM
神经网络则对上述情况都可适用，但训练时间较长。

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