大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)專利重點基礎(chǔ)知識點一、大數(shù)據(jù)概述1.a.大數(shù)據(jù)定義：大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)特點：數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、處理速度快、價值密度低。c.大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域：金融、醫(yī)療、教育、交通、互聯(lián)網(wǎng)等。2.a.大數(shù)據(jù)技術(shù)：大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和可視化等。b.數(shù)據(jù)采集：通過傳感器、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API等方式獲取數(shù)據(jù)。c.數(shù)據(jù)存儲：采用分布式存儲技術(shù)，如Hadoop、Spark等。d.數(shù)據(jù)處理：運用MapReduce、Spark等分布式計算框架進行數(shù)據(jù)處理。3.a.數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。b.數(shù)據(jù)挖掘方法：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類分析、異常檢測等。c.數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用：市場分析、客戶關(guān)系管理、風(fēng)險控制等。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1.a.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。b.方法：Apriori算法、FPgrowth算法等。c.應(yīng)用：推薦系統(tǒng)、市場籃分析等。2.a.聚類分析：聚類分析是將數(shù)據(jù)集劃分為若干個類別，使類別內(nèi)相似度較高，類別間相似度較低。b.方法：Kmeans算法、層次聚類算法等。c.應(yīng)用：客戶細分、圖像分割等。3.a.分類分析：分類分析是根據(jù)已知數(shù)據(jù)對未知數(shù)據(jù)進行分類。b.方法：決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。c.應(yīng)用：垃圾郵件過濾、信用評分等。三、大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)專利1.a.專利類型：大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)專利包括發(fā)明專利、實用新型專利和外觀設(shè)計專利。b.專利申請：專利申請需要滿足新穎性、創(chuàng)造性和實用性要求。c.專利授權(quán)：專利授權(quán)需要經(jīng)過審查部門的審查。2.a.專利重點領(lǐng)域：大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)專利主要集中在數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和可視化等方面。b.技術(shù)創(chuàng)新：專利創(chuàng)新體現(xiàn)在算法優(yōu)化、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、應(yīng)用場景拓展等方面。c.專利布局：企業(yè)應(yīng)關(guān)注國內(nèi)外專利布局，提高核心競爭力。3.a.專利保護：專利保護有助于企業(yè)維護自身合法權(quán)益，防止技術(shù)泄露。b.專利運營：企業(yè)可以通過專利許可、轉(zhuǎn)讓等方式實現(xiàn)專利價值最大化。c.專利合作：企業(yè)可以與其他企業(yè)或研究機構(gòu)開展專利合作，共同推動大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展。[1]，.大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2018.[2]，趙六.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京：機械工業(yè)出版