bi-内容管理与智能信息挖掘(doc11)-经营管理(编辑修改稿)

bi-内容管理与智能信息挖掘(doc11)-经营管理(编辑修改稿)内容摘要：

要人工干预或人工处理信息，例如手工帖标签。 智能信息挖掘平台的分类服务器具有独特的技术架构，能持续准确地自动对数据进行分类，解决成倍增长的非结构化信息所带来的困扰。 其高级模式识别技术，智能推理引擎可以通过上下文环境理解任何信息，能够完全自动地对信息进行分类。 通过实现内容访问、受理、分析和发送的自动化，自动分类可以提高组织的生产力，降低整体成本。 通过自动分类、聚类、和分类学，智能信息挖掘 平台可以使组织控制成倍增长的非结构化数据。 智能信息挖掘平台的分类技术可以使数据更具可访问性，为用户提供清晰定义、以及已按业务需要进行结构化处理的信息。  自动分类 智能信息挖掘平台的智能数据操作层可以自动对信息进行分类，而且不需要任何手工输入。 首长智能秘书技术分类器的灵活性可以让你精确地根据非结构化文本中的概念进行分类。 它保证根据内容对所有的数据进行最准确的分类。 与依赖严格的分类定义规则的传统关键字和布尔操作不同，智能信息挖掘平台的架构是建立在基于概念的模式匹配处理之上的，它可以对文档进行分类，自动插入数据 标记，发送内容或将其提示给用户，让用户了解与其档案（ profile）密切相关的信息。 智能信息挖掘平台可以在 24 小时内，每个 CPU 实例可将四百万份文档进行分类，也就是说在每 25 毫秒内差不多可处理一份文档。 智能信息挖掘平台可以支持任何数据库并且可以识别任何格式的数据，可以应用所有的安全和访问控制，从而保证完全的可靠性。  自动聚类 自动聚类收集大量的文档数据或用户档案信息，并且自动识别出信息内的主要类别。 自动聚类可以让 IDOL 自动地持续一致地计算新的信息应该属于哪个类别。 其特点是：可以快速建立对知识库的高度了 解，自动识别信息走势，自动跟踪走势和主题，消除知识差距，优化组织的信息流。  自动分类生成器 根据对概念的理解，智能信息挖掘平台的分类生成器可以自动地持续一致地理解信息并且创建有深层次的等级体系的上下文环境分类。 消除手工分类所带来的人为干预和错误，智能信息挖掘平台的以数据为中心的自动分类功能可以让组织根据任何类型的数据建立分类体系，不管这些数据是非结构化的、半结构化的、结构化的，还是音频、音频 /视频和图像。 通常，手工分类会忽略数据间的共性，忽略有价值而责任管理员或编辑又未考虑到的主题。 聚类或其他概念化的操 作可以用作该过程的“种子”。 例如，一个集合可以被自动拆分为一个分类体。