基于贝叶斯网络的大数据因果关系

一、研究背景及意义随着大数据时代的来临,大数据技术为我们分析问题和解决问题提供了新的思路和方法。与常规数据集相比,在大数据环境下进行数据挖掘将得到更多更全面的信息。未来从大数据中发现因果关系以及在常规数据中挖掘一般因果关系将是一种趋势。为了改善传统格兰杰模型在时间序列因果关系挖掘中出现的弊端,近一步改进并完善因果关系挖掘模型,本文提出了在大数据环境下使用二阶贝叶斯网络模型进行因果关系挖掘。

大数据视野下微博互动情况分析

引言 (1)研究背景与意义 在各种大型真人秀节目中,2013 年湖南卫视的歌唱真人秀节目《我是歌手》第一季微博提及量居省级卫视真人秀类节目之首,截止总决赛当天,话题讨论量超过1.2亿次,成功地提高了收视率.