Hvad er multimediedatamining?

Multimediedatamining henviser til analyse af store mængder multimedieinformation for at finde mønstre eller statistiske forhold. Når data er samlet, bruges computerprogrammer til at analysere dem og se efter meningsfulde forbindelser. Disse oplysninger bruges ofte af regeringer til at forbedre sociale systemer. Det kan også bruges i markedsføring til at opdage forbrugervaner.

Multimediedatamining kræver indsamling af enorme mængder data. Prøvestørrelsen er vigtig, når man analyserer data, fordi det er mere sandsynligt, at forudsagte tendenser og mønstre er unøjagtige med en mindre prøve. Disse data kan indsamles fra et antal forskellige medier, herunder videoer, lydfiler og billeder. Nogle eksperter betragter også geografiske data og tekst som multimedia. Oplysninger fra et eller flere af disse medier er i fokus for dataindsamling.

Mens en analyse af numeriske data kan være enkel, kræver multimediedataanalyse sofistikerede computerprogrammer, der kan omdanne dem til nyttige numeriske data. Der er et antal computerprogrammer til rådighed, der giver mening om de oplysninger, der er indsamlet fra multimediedatamining. Disse computerprogrammer bruges til at søge efter forhold, der muligvis ikke er synlige eller logisk indlysende.

Når multimedia udvindes til information, er en af ​​de mest almindelige anvendelser til denne information at foregribe adfærdsmønstre eller tendenser. Information kan også opdeles i klasser, som gør det muligt at analysere forskellige grupper, såsom mænd og kvinder eller søndage og mandage, separat. Data kan grupperes eller grupperes efter et logisk forhold, som kan hjælpe med at spore forbrugeraffinitet for et bestemt brand frem for et andet.

Multimediedatamining har en række anvendelser i nutidens samfund. Et eksempel på dette ville være brugen af ​​optagelser i trafikkameraer til at analysere trafikstrømmen. Disse oplysninger kan bruges, når du planlægger nye gader, udvider eksisterende gader eller omdirigerer trafik. Regeringsorganisationer og byplanlæggere kan bruge oplysningerne til at hjælpe trafikken med at flyde mere glat og hurtigt.

Mens udtrykket datamining er relativt nyt, har praksis med minedata eksisteret i lang tid. Supermarkeder har for eksempel længe brugt dataudvinding til at spore forbrugernes adfærd ved at indsamle data fra deres registre. De numeriske data, der vedrører salgsoplysninger, kan bruges af et computerprogram til at lære, hvad folk køber, og hvornår de sandsynligvis vil købe visse produkter. Disse oplysninger bruges ofte til at bestemme, hvor bestemte produkter skal placeres, og hvornår visse produkter skal sælges.