Hva er multimediedata mining?

Multimedia -data mining refererer til analyse av store mengder multimediainformasjon for å finne mønstre eller statistiske forhold.Når data er samlet inn, brukes dataprogrammer til å analysere dem og se etter meningsfulle tilkoblinger.Denne informasjonen brukes ofte av regjeringer for å forbedre sosiale systemer.Det kan også brukes i markedsføring for å oppdage forbrukervaner.

Multimedia -data mining krever innsamling av enorme datamengder.Prøvestørrelsen er viktig når du analyserer data fordi forutsagte trender og mønstre er mer sannsynlig å være unøyaktige med en mindre prøve.Disse dataene kan samles fra en rekke forskjellige medier, inkludert videoer, lydfiler og bilder.Noen eksperter anser også romlige data og tekst som multimedia.Informasjon fra ett eller flere av disse mediene er fokuset for datainnsamling.

Mens en analyse av numeriske data kan være enkle, krever multimedia -dataanalyse sofistikerte dataprogrammer som kan gjøre det til nyttige numeriske data.Det er en rekke dataprogrammer tilgjengelig som gir mening om informasjonen som er samlet inn fra multimedia -data mining.Disse dataprogrammene brukes til å søke etter forhold som kanskje ikke er synlige eller logisk åpenbare.

Når multimedia er utvunnet for informasjon, er en av de vanligste bruksområdene for denne informasjonen å forutse atferdsmønstre eller trender.Informasjon kan også deles inn i klasser, som gjør at forskjellige grupper, for eksempel menn og kvinner eller søndager og mandager, kan analyseres separat.Data kan grupperes eller grupperes etter logisk forhold, noe som kan bidra til å spore forbrukeraffinitet for et visst merke over et annet, for eksempel.

Multimedia Data Mining har en rekke bruksområder i dagens samfunn.Et eksempel på dette ville være bruk av opptak av trafikkkamera for å analysere trafikkflyten.Denne informasjonen kan brukes når du planlegger nye gater, utvider eksisterende gater eller avleder trafikk.Regjeringsorganisasjoner og byplanleggere kan bruke informasjonen for å hjelpe trafikken til å flyte jevnere og raskt.

Mens begrepet data mining er relativt ny, har praksisen med gruvedata eksistert i lang tid.Dagligvarebutikker har for eksempel lenge brukt data mining for å spore forbrukeratferd ved å samle inn data fra registre.De numeriske dataene knyttet til salgsinformasjon kan brukes av et dataprogram for å lære hva folk kjøper og når de sannsynligvis vil kjøpe visse produkter.Denne informasjonen brukes ofte til å bestemme hvor de skal plassere visse produkter og når du skal sette visse produkter i salg.