【摘 要】
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非结构化数据无处不在,已渗透到我们的科技、经济、社会和生活的方方面面.随着互联网、社交网络的不断发展,数据资源急速增长.从数据中挖掘价值已经成为新经济发展最重要的驱
【机 构】
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上海交通大学;中国科学院;复旦大学数学科学学院;中国科学院数学与系统科学研究院
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非结构化数据无处不在,已渗透到我们的科技、经济、社会和生活的方方面面.随着互联网、社交网络的不断发展,数据资源急速增长.从数据中挖掘价值已经成为新经济发展最重要的驱动力.rn非结构化数据不仅数据量大,更重要的是体现了传统机器学习与统计学习模型无法处理的非结构数据特性,主要包括数据维数高、多源异构、噪声高、干扰强,以及时效性和交互性强.非结构化数据处理最具挑战性的问题是在高干扰、具有时效性的数据中寻求基本的准则,找出与任务相关的数据子集和数据表征,使得数据推理与泛化具有高可靠性.另一个核心的难题是维数高,这将带来维数诅咒:模型的复杂度和计算量随着维数的增加而指数增长.
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