语义理解

商业理解体系的核心在于语义层，通过数据挖掘的实施过程，从业务数据库中提取最终用户数据，并建立语义层信息系统。这一过程涉及专业的信息系统人员进行操作。

基于特征选择的模型弥合理论与实践之间的差距，利用硬件架构数据识别异常行为，提高安全检测效率。

数据本身不携带含义，其解读依赖于赋予它的语义。举例来说，数值“93”可以代表： 学生某门课程的成绩 某人的体重 计算机系 2003 级学生人数 (请同学补充...) 同样的数据，在不同的语义下表达着不同的信息。

提供自选标注标签与命名功能的语义分割voc数据集制作工具。

这篇文章提供了关于机器学习中潜在语义分析（LSA）算法的详细资料。

隐含类别模型、隐语义模型等诸多名词实为同一思想体系的扩展，在推荐系统领域主要涉及潜语义模型和矩阵分解模型，本质上均通过降维方法补全评分矩阵。

在线考试系统（仿牛客网低）系统概述，为学生提供在线考试平台。学生可以进行网上在线考试，浏览题库中心的各课程题库，并在讨论区发表想法和留言评论。功能包括：1. 在线考试模块：考试倒计时、考试安排表、答题卡、作答区、批改试卷、查看成绩和参考答案；2. 题库系统模块：课程分类、题目列表、难度标签、题目描述、参考答案；3. 论坛系统模块：发布帖子、回帖、评论、浏览帖子、点赞、浏览统计、帖子分类、帖子编辑和删除；4. 个人中心模块：更新个人信息、上传头像、考试记录、发帖记录、考试统计分析；5. 后台管理模块：用户管理、考试管理、题目管理、课程管理、成绩管理、帖子管理、评论管理。

用于Web数据库的语义Web服务，阐述了语义Web服务的概念，并详细说明了Web数据库的相关内容。对新手来说，这是了解语义Web服务和Web数据库的理想资料。

TagRelator项目源于大学编程课题，其方法基于特定论文研究成果。项目核心目标是计算词对的语义相似度得分，例如“猫-老虎”得分较高，表明概念相似，而“猫-石头”得分较低。 项目利用大量文本数据进行统计分析，自动计算得分。其假设是语义相似的词拥有相似的上下文，即文本中出现的后续词语。因此，项目需要大量文本数据以查找目标词及其上下文。 项目采用两种度量方法计算词对相似度得分：逐点互信息（PMI）和二阶共生PMI（SOC-PMI）。项目基于论文方法进行开发，并应用于Flickr照片标签领域，包括数据收集和存储的实现。 项目以Java语言开发，整体使用，部分类可独立使用。

语义分析是一种计算语言学技术，它可以理解文本的含义并从中提取有意义的信息。在文本挖掘中，语义分析用于从非结构化文本数据中提取结构化信息，例如事实、事件和实体。它可以帮助研究人员和从业人员识别文本中的模式、趋势和关系。语义分析在文本挖掘中的应用包括：主题建模、情感分析、关系提取和问答系统。