マルチメディアデータマイニングとは何ですか？

マルチメディアデータマイニングとは、パターンや統計的関係を見つけるための大量のマルチメディア情報の分析を指します。データが収集されると、コンピュータープログラムを使用して分析し、意味のある接続を探します。この情報は、社会システムを改善するために政府によってよく使用されます。また、消費者の習慣を発見するためにマーケティングにも使用できます。

マルチメディアデータマイニングには、膨大な量のデータを収集する必要があります。予測される傾向とパターンは、より小さなサンプルで不正確になる可能性が高いため、データを分析するときにサンプルサイズが重要です。このデータは、ビデオ、サウンドファイル、画像など、さまざまなメディアから収集できます。一部の専門家は、空間データとテキストがマルチメディアであると考えています。これらのメディアの1つ以上からの情報は、データ収集の焦点です。

数値データの分析は簡単な場合がありますが、マルチメディアデータ分析には洗練されたコンピュータープログラムが必要です。nそれを有用な数値データに変えます。マルチメディアデータマイニングから収集された情報を理解するコンピュータープログラムが多数あります。これらのコンピュータープログラムは、明らかでないか、論理的に明らかでない関係を検索するために使用されます。

マルチメディアが情報のためにマイニングされている場合、この情報の最も一般的な用途の1つは、行動パターンまたはトレンドを予測することです。情報はクラスにも分けることができます。これにより、男性と女性や日曜日や月曜日などのさまざまなグループを別々に分析できます。データは、たとえば、特定のブランドに対する消費者の親和性を追跡するのに役立つ論理関係によってクラスター化されたり、グループ化されたりできます。

マルチメディアデータマイニングには、今日の社会では多くの用途があります。この例は、トラフィックフローを分析するための交通カメラ映像を使用することです。この情報は、計画時に使用できます新しい通り、既存の通りの拡大、または交通の迂回。政府機関と市の計画立案者は、情報を使用して、トラフィックがよりスムーズかつ迅速に流れるのを助けることができます。

データマイニングという用語は比較的新しいものですが、マイニングデータの実践は長い間存在しています。たとえば、食料品店では、レジスタからデータを収集することにより、消費者の行動を追跡するためにデータマイニングを長い間使用しています。販売情報に関連する数値データは、コンピュータープログラムで使用されて、人々が購入しているものと特定の製品を購入する可能性が高いときを学ぶことができます。この情報は、特定の製品をどこに配置するか、特定の製品をいつ販売するかを決定するためによく使用されます。