姚梦娜提出的这个问题,对于常浩南来说,不难理解。

    只是很难解决。

    真要说起来的话,这涉及到文本挖掘、数据可视化、信息检索、数据挖掘、机器学习乃至人工智能等一系列问题。

    如果真做到姚梦娜所设想的那样全自动化生产,那就是工业4.0了。

    在1999年这个时间点上,显然不大现实。

    但不可能完全实现这一整套东西,并不意味着其中没有可以作为突破口的部分。

    比如数据挖掘和信息检索,就是千禧年附近很火热的研究方向。

    这就导致如今他脑子里空有一大堆名词,但却不知道哪個是破局的关键——

    常浩南放下只吃了一口的羊汤面,蹭地站起身,快步离开食堂。

    正在低头吃饭的姚梦娜一愣,旋即意识到常浩南这还是在思考刚才她提出来的问题。

    常浩南思索半晌,又在纸上写下了三个基本条件:

    但与此同时,这一组数据又往往不只能描述这一个含义。

    给定一组高维数据X={x1,x2,…,xn}RD,n为数据样本个数,D为高维数据的维数。

    实际上,他此时就面临着无法从大量繁杂信息中提取出有价值信息的困境。

    但常浩南仍然没有动筷子。

    “信息……”

    而反过来,现实中收集到的信息,在多数情况下,本身就是已经展开过的高维数据。

    虽然她觉得在两位博士面前有点班门弄斧,但最后还是没忍住:

    尽管仍然没有给出完整的思路,但是,他至少已经把三个抽象的基本条件解析成为了一个具体的数学问题。

    3、提取到高质量的数据特征,提升后续的数据表示和分类任务的效果。