Vad är multimedia data mining?

Multimedia data mining hänvisar till analys av stora mängder multimediainformation för att hitta mönster eller statistiska förhållanden. När data samlas in används datorprogram för att analysera den och leta efter meningsfulla anslutningar. Denna information används ofta av regeringar för att förbättra sociala system. Det kan också användas i marknadsföring för att upptäcka konsumentvanor.

Multimedia data mining kräver insamling av enorma mängder data. Provstorleken är viktig när du analyserar data eftersom förutsägda trender och mönster är mer benägna att vara felaktiga med ett mindre prov. Denna information kan samlas in från ett antal olika media, inklusive videor, ljudfiler och bilder. Vissa experter anser också att rumsdata och text är multimedia. Information från ett eller flera av dessa media är i fokus för datainsamling.

Medan en analys av numerisk data kan vara enkel kräver multimedia-dataanalys sofistikerade datorprogram som kan förvandla den till användbar numerisk data. Det finns ett antal datorprogram tillgängliga som ger känsla för den information som samlas in från datainsamling av multimedia. Dessa datorprogram används för att söka efter relationer som kanske inte är uppenbara eller logiskt uppenbara.

När multimedia bryts ut för information är en av de vanligaste användningarna för denna information att förutse beteendemönster eller trender. Information kan också delas in i klasser, vilket gör att olika grupper, som män och kvinnor eller söndagar och måndagar, kan analyseras separat. Data kan grupperas eller grupperas efter logisk relation, vilket kan hjälpa till att spåra konsumenternas affinitet för ett visst märke över ett annat, till exempel.

Multimedia data mining har ett antal användningsområden i dagens samhälle. Ett exempel på detta är användningen av fotokameramaterial för att analysera trafikflödet. Denna information kan användas när du planerar nya gator, utvidgar befintliga gator eller vidarekopplar trafik. Statliga organisationer och stadsplanerare kan använda informationen för att hjälpa trafiken att flöda smidigare och snabbare.

Medan termen data mining är relativt ny, har praktiken av gruvdata funnits länge. Livsmedelsbutiker, till exempel, har länge använt datainrinning för att spåra konsumentbeteende genom att samla in data från sina register. Den numeriska informationen om försäljningsinformation kan användas av ett datorprogram för att lära sig vad folk köper och när de sannolikt kommer att köpa vissa produkter. Denna information används ofta för att bestämma var vissa produkter ska placeras och när de ska säljas.