在当今数据驱动的时代，事件关联挖掘通过自然语言处理（NLP）技术得以广泛应用，从而帮助企业和组织更加高效地分析和理解复杂的数据关系，以便做出及时决策。本文将探讨如何解决NLP事件关联挖掘问题，包括其背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、选型指南和生态扩展。
### 背景定位
事件关联挖掘利用自然语言处理技术从文本中提取出有意义的事件并识别它们之间的关系。这一技术的应用场景丰富，涵盖了金融监测
搜索引擎简介莫烦NLP学习总结系列：搜索引擎简介扩展：多模态搜索：以文字搜图片等，阿里在视频搜索领域的探索：多模态搜索算法实践搜索引擎搜索的过程原始数据（数据库海量的数据，BigData）批量召回（倒排索引）粗排（TF-IDF：处理匹配排序）精排什么是倒排索引？假设你开了家咨询公司，手上有100篇材料。这时有人来找你咨询NLP的问题，你会怎么在这100篇材料中找到合适的内容呢？ ——用倒排索引的方
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2023-11-15 19:44:22
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自然语言处理（NLP）是一种在计算机领域中以理论为驱动，用于人类语言的自动分析和表示的技术。NLP研究从打卡和批量处理的时代发展而来（其中一句话的分析可能就需要7分钟），到现在的谷歌时代和它的推荐系统（可在不到一秒的时间内处理数百万个网页）。本综述文章借鉴了NLP研究的最新进展，以全新的视角审视NLP技术的过去、现在和未来。借鉴商业管理和营销预测领域的“跳跃曲线”范式，这篇调查文章将NLP研究的演
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2024-01-21 01:54:54
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编者按NLP模型开发平台是以快速打造智能业务为核心目标，无需机器学习专业知识，模型创建-数据上传-数据标注(智能标注、数据扩充)-模型训练-模型发布-模型校验全流程可视化便捷操作，短时间内即可获得高精度NLP模型，真正为业务赋能。在北京百分点信息科技有限公司的NLP模型开发平台发布后，舆情分析业务中上线了超过200个个性化定制实时预测模型，依靠强大的资源调度和计算平台，每天都会有数十个模型在进行迭
来自：复旦DIS1. Argumentation-Driven Evidence Association in Criminal Cases刑事案件中的证据关联是将一组司法证据划分为若干不重叠的子集，提高定罪的可解释性和合法性。可以观察到，分成同一子集的证据通常支持同一主张。在证据关联步骤中，此篇文章提出了一种基于论证驱动（argumentation-driven）的监督学习方法来计算证
一 数据分析与自然语言处理我们在处理很多数据分析任务时，不可避免地涉及到与文本内容相关的知识，这是属于文本挖掘（text mining）的内容，显然是NLP技术的范畴，基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识。二 自然语言处理如果一台计算机能够欺骗人类，让人相信它是人类，那么该计算机就应当被认为是智能的。（阿兰.图灵)机器能像我们人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的幻想。如今，
作者：林骥曾经有一段时间，「数据挖掘」这个概念很火，其中「啤酒与尿布」的故事广为流传。据说，沃尔玛为了准确了解客户的购买习惯，对其客户的购物行为进行购物篮分析，想知道客户经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛的数据仓库里，有非常详细的原始订单数据，数据分析师利用算法，对这些原始订单数据进行分析和挖掘，发现「跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒」。经过大量的调查和分析，发现客户的一种行为模式
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2024-01-05 21:38:44
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目录1 关联规则挖掘概念2 关联规则基本模型2.1 基本概念2.2 关联规则的挖掘步骤3 Apriori算法3.1 介绍 3.2 实现步骤3.3 伪代码1 关联规则挖掘概念一、定义关联规则反映一个事物与其它事物之间的依赖和相互关联性。经典例子为购物篮分析，通过分析购物篮数据来分析顾客经常同时购买哪些商品（购买习惯）。这是BI(Business Intelligence)的一项应用。二、目
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2023-11-17 23:52:07
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文章目录PART1：安装Stanford NLPPART2：安装过程问题1）安装包问题2）路径设置3）环境变量PART3：词性标注测试 官网下载：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html#downloadcoreNLP是斯坦福大学开发的一套关于自然语言处理的工具(toolbox)，使用简单功能强大，有：命名实体识别、词性标注、
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2024-05-17 18:17:33
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一、Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Apriori（先验的，推测的）算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作；也可用在移动通
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2023-10-04 23:10:20
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文章目录（一）关联规则挖掘（二）Apriori关联规则挖掘算法的基本思想（三）问题描述（四）Matlab实现Apriori挖掘算法，提取关联规则（五）运行结果 （一）关联规则挖掘关联规则挖掘（Association rule mining）是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，可以用来发现不同事物之间的联系，最早是为了发现超市交易数据库中不同的商品之间的关系。例如一个超市的经理想要更多的了解顾客的购
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2024-07-01 11:56:30
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目录数据初步认识关联规则算法算法介绍python导入库函数来实现python自定义算法实现 数据初步认识 根据顾客实际购买行为数据（值为1表示购买了该种商品；值为0表示未购买该种商品），分析顾客在网络购物中购买图书、运动鞋、耳机、DVD和果汁五种商品时，是否存在购买行为上的关联。保存至sale.csv文件进行读取如图所示查看数据
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2023-09-19 08:43:35
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# 入门 NLP 文本挖掘指南
自然语言处理（NLP）和文本挖掘是现代数据分析中一个重要的领域，广泛应用于信息检索、情感分析、聊天机器人等。对于新手来说，掌握文本挖掘的过程并不简单，但只要循序渐进，逐步掌握技能，就能轻松应对。本文将为你提供一步一步的指南，并附上相应的代码示例，帮助你了解如何实现 NLP 文本挖掘。
## 流程概述
以下是实现 NLP 文本挖掘的基本流程：
| 步骤 | 描
3.2 关联规则分析关联规则分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。比较常用的算法是Apriori算法和FPgrowth算法。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联规则分析的目的是找出数据库中隐藏的关联，并以规则的形式表达出来，这就是关联规则，其
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2024-01-17 00:08:16
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文章目录一、理论知识1.1、定义1.2、关联规则1.3、频繁项集的产生二、python实战 一、理论知识许多商业企业在运营中积累了大量的数据。例如：普通超市的收银台每天都会收集到大量的用户购物数据。下表给出一个这样的例子，通常称为购物篮事务。每一行代表一个事务，包含唯一标识id和顾客购买的商品的集合。零售商对分析这些数据会感兴趣，因为这样可以了解到用户的购物行为，可以使用这种有价值的信息来支持各
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2023-09-21 09:42:42
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1.关联规则分析的定义关联分析(Association Analysis)用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系。联系的表示方式一般为关联规则或频繁项集，例：{尿布}→{啤酒}。2.关联规则分析的基本概念项集：项的集合称为项集。一个包含k个数据项的项集就称为k−项集。项集的支持度：整个数据集中包含该项集的事务数关联规则：形如X –> Y 的蕴涵式，其中X，Y不相交。关联规则的置信度：对
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2024-03-26 11:05:45
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数据化审计：问题导向、应用至上、解决痛点内容摘要 交易者账户和其控制的“影子账户”往往在时、空上有一定频率的交集。从交易数据中，找到这些频繁出现的交易集合，也就能找到相应的“影子账户”。数据挖掘中的关联规则挖掘就是这样一种挖掘频繁集的算法，可以让“影子账户”无所遁形。好久不发技术贴，晚上被问到，就整理了下发出来。代码很粗糙，专业人士请忽略！重要声明本文中的所有信息和数据都是虚拟的，仅为说明数据
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2024-01-14 22:49:35
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主要内容 关联规则分析概述 频繁项集、闭项集和关联规则 频繁项集挖掘方法 关联模式评估方法 Apriori算法应用关联规则挖掘（上）关联规则挖掘（下）关联规则分析用于在一个数据集中找出各数据项之间的关联关系，广泛用于购物篮数据、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析中。一、关联规则分析概述关联规则分析又称购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系。 采用关联模型比较典型
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2024-01-03 15:33:35
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关联式规则 关联式规则(Association Rules, AR)，又称关联规则，是数据挖掘的一个重要课题，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则解决的常见问题如：“如果一个消费者购买了产品A，那么他有多大机会购买产品B?”以及“如果他购买了产品C和D，那么他还将购买什么产品？”正如大多数数据挖掘技术一样，关联规则的任务在于减少潜在的大量杂乱无章的数据，
简介关联规则作为机器学习算法中的一个分类，其目的是在数据集中找出两个变量之间的关联关系，且这种相关关系在数据集中不能直观展现出来。关联规则的分类1、按处理的变量布尔型：买啤酒=>买尿布数值型：月收入5000元=>每月交通费8002、按资料的抽象层次单层关联规则：IBM台式机=>Sony打印机，一个细节数据上的单层关联规则；多层关联规则：台式机=>sony打印机,，较高和细节
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2024-01-16 15:33:54
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