一、概述
在知识图谱智能应用系统中，数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。该模块负责处理和分析来自数据采集与预处理模块的结构化和半结构化数据，提取有价值的知识，并将其转化为可用于知识图谱构建和应用的三元组数据。本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术，包括 Spark ML、Stanford NLP、JNA、Jena、Python调用 以及 定时调度。
二、技术栈介绍
（一）Spark ML
Spark ML 是基于 Apache Spark 的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，能够高效地处理大规模数据集。在数据分析与挖掘模块中，Spark ML 主要用于以下任务：
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数据预处理：
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对采集到的结构化数据进行清洗、转换和特征提取，为后续的分析和建模做准备。
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机器学习建模：
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使用分类、聚类、回归等算法对数据进行建模和分析，提取数据中的模式和规律。
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模型评估与优化：
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对训练好的模型进行评估，选择最优的模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
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分布式计算：
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利用Spark的分布式计算能力，加速大规模数据集的处理和分析过程。
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（二）Stanford NLP
Stanford NLP 是斯坦福大学开发的一套自然语言处理工具，提供了丰富的功能，包括词性标注、命名实体识别（NER）、依存句法分析等。在处理半结构化数据（如文本、文档）时，Stanford NLP 能够帮助系统理解和解析文本内容，提取关键信息。在数据分析与挖掘模块中，Stanford NLP 主要用于以下任务：
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文本解析：
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对文本数据进行分词、词性标注和句法分析，为后续的知识抽取提供基础。
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实体识别：
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识别文本中的命名实体（如人名、地名、组织名等），并将其转化为知识图谱中的实体
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