오픈소스 인텔리전스란 무엇입니까?

공공 정보나 기타 자원을 분석하여 얻은 정보를 말합니다.

오픈소스 인텔리전스의 원칙:

1. 데이터 마이닝: 오픈소스 네트워크 정보에서 효과적인 데이터를 캡처하기 위한 분산형 빅데이터 전체 범위 수집 방법입니다.

2. 데이터 필터링: 시각적 쿼리는 모든 유형 및 형식의 데이터를 검색하고 자동으로 일치, 추출 및 제거하여 데이터 품질 모니터링을 달성합니다.

3. 데이터 분석: 데이터 처리 모듈을 연동하고 다차원 분석 아키텍처, 상관 논리 엔진 등을 결합하여 완전한 데이터 분석 프레임워크를 구축합니다.

4. 데이터 시각화: 분석적인 마인드 맵을 구축하고 시각적 정보 보고를 제공합니다.

확장 정보

오픈 소스 지능 연구 방법:

1. 수학적 분석 방법:

현대 수학의 다양한 분야가 있습니다. 정보 과학 정보 검색 이론, 정보 전달 메커니즘, 지능 수집 계획 결정 등의 연구에 모두 적용되고 있습니다. 확률 이론, 집합 이론, 퍼지 수학, 미분 방정식, 연산 연구 등이 모두 적용되고 있습니다. 짝수 이론, 그래프 이론, 기능 분석, 변분법 등도 적용할 수 있습니다.

2. 시스템 분석 및 평가 방법:

시스템 분석 및 평가 방법. 지능시스템의 모든 측면과 전반에 대해 시스템 이론 및 기타 방법을 도입하여 분석 및 평가, 계획 및 설계를 수행할 수 있습니다. 최상의 결과를 얻으려면 그 중에서 가장 좋은 방법을 선택하십시오.

바이두백과사전-오픈소스 네트워크 인텔리전스