Hva er multimedia data 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 for å analysere det og lete etter meningsfulle forbindelser. Denne informasjonen brukes ofte av myndigheter for å forbedre sosiale systemer. Det kan også brukes i markedsføring for å oppdage forbrukervaner.

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

Mens en analyse av numeriske data kan være enkel, krever multimedia dataanalyse sofistikerte dataprogrammer som kan gjøre dem om 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 opplagte.

Når multimedia blir 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, som menn og kvinner eller søndager og mandager, kan analyseres separat. Data kan grupperes, eller grupperes etter et logisk forhold, noe som kan hjelpe med å spore forbrukeraffinitet for et bestemt merke fremfor et annet.

Multimedia data mining har en rekke bruksområder i dagens samfunn. Et eksempel på dette ville være bruk av opptakskamera for å analysere trafikkflyt. 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 raskere.

Mens begrepet data mining er relativt nytt, har bruken av data fra data eksistert i lang tid. Dagligvarebutikker har for eksempel lenge brukt data mining for å spore forbrukeradferd ved å samle inn data fra sine registre. Numeriske data relatert 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 produkter jeg skal plassere og når de skal selge bestemte produkter.