Уровни информации
Я не думаю, что открою Америку, если скажу, что не вся информация одинаково полезна. Иногда для объяснения какого-то понятия необходимо написать много текста, а иногда для объяснения сложнейших вопросов достаточно посмотреть на простую диаграмму. Для сокращения избыточности информации были придуманы математические формулы, чертежи, условные обозначения, программный код и т.д. Кроме того, важным является не только сама информация, но и ее представление. Понятно, что котировки акций более наглядно можно продемонстрировать с помощью графика, а математические формулы опишут законы Ньютона в более компактном виде.
В процессе развития информационных технологий, а также систем сбора и хранения данных — баз данных (databases), хранилищ данных (data warehousing), и с недавних пор, облачных репозиториев, возникла проблема анализа больших объемов данных, когда аналитик или управленец не в состоянии вручную обработать большие массивы данных и принять решение. Понятно, что аналитику необходимо каким-то образом представить исходную информацию в более компактном виде, с которой может справится человеческий мозг за приемлемое время.
Выделим несколько уровней информации:
- исходные данные (сырые данные, исторические данные или просто данные) – необработанные массивы данных, получаемые в результате наблюдения за некой динамической системой или объекта и отображающие его состояние в конкретные моменты времени (например, данные о котировках акций за прошедший год);
- информация – обработанные данные, которые несут в себе некую информационную ценность для пользователя; сырые данные, представленные в более компактном виде (например, результаты поиска);
- знания — несут в себе некое ноу-хау, отображают скрытые взаимосвязи межу объектами, которые не являются общедоступными (в противном случае, это будет просто информация); данные с большой энтропией (или мерой неопределенности).
Между уровнями нет четких граней, но такая классификация позволит нам в дальнейшем не запутаться с терминологией.
Data Mining
Исторически сложилось, что у термина Data Mining есть несколько вариантов перевода (и значений):
- извлечение, сбор данных, добыча данных (еще используют Information Retrieval или IR);
- извлечение знаний, интеллектуальный анализ данных (Knowledge Data Discovery или KDD, Business Intelligence).
Осмелюсь ввести еще один термин для первого пункта — Data Extracting, который буду использовать в дальнейшем.
Задачи, решаемые Data Mining:
- Классификация — отнесение входного вектора (объекта, события, наблюдения) к одному из заранее известных классов.
- Кластеризация — разделение множества входных векторов на группы (кластеры) по степени «похожести» друг на друга.
- Сокращение описания — для визуализации данных, упрощения счета и интерпретации, сжатия объемов собираемой и хранимой информации.
- Ассоциация — поиск повторяющихся образцов. Например, поиск «устойчивых связей в корзине покупателя».
- Прогнозирование – нахождение будущих состояний объекта на основании предыдущих состояний (исторических данных)
- Анализ отклонений — например, выявление нетипичной сетевой активности позволяет обнаружить вредоносные программы.
- Визуализация данных.
Information retrieval
Information retrieval используется для получения структурированных данных или репрезентативной выборки меньшего размера. По нашей классификации information retrieval оперирует данными первого уровня, а в результате выдает информацию второго уровня.
Самым простым примером information retrieval является поисковая система, которая на основании неких алгоритмов выводит часть информации из полного набора документов. Кроме того, любая система, которая работает с тестовыми данными, метаинформаций или базами данных тем или иным способом использует инструменты information retrieval. Инструментами могут выступать методы индексации, фильтрации, сортировки данных, парсеры и т.д.
Text Mining
Другие названия: text data mining, text analysis, очень близкое понятие – concern mining.
Text mining может работать как с сырыми данными, так и с частично обработанными, но в отличие от information retrieval, text mining анализирует текстовую информацию с помощью математических методов, что позволяет получать результат с элементами знания.
Задачи, которые решает text mining: нахождение шаблонов данных, получение структурированной информации, построение иерархий объектов, классификация и кластеризация данных, определение тематики или области знаний, автоматическое реферирование документов, задачи автоматической фильтрации контента, определение семантических связей и другие.
Для решения задач text mining используют статистические методы, методы интерполяции, аппроксимации и экстраполяции, нечеткие методы, методы контент-анализа.
Web Mining
Ну и наконец мы добрались к web mining – наборе подходов и техник для извлечения данных из веб-ресурсов.
Так как веб-источники, ка правило, не являются текстовыми данными, то и подходы к процессу извлечения данных отличаются в этом случае. В первую очередь необходимо помнить, что информация в вебе хранится в виде специального языка разметки HTML (хотя есть и другие форматы – RSS, Atom, SOAP, но об этом поговорим позже), веб-страницы могут иметь дополнительную метаинформацию, а также информацию о структуре (семантике) документа, каждый веб-документ находится внутри некого домена и к нему могут применяться правила поисковой оптимизации (SEO).
Это первая статья из цикла, посвященного data mining / extracting / web mining. Пожелания и аргументированная критика принимаются.
