1、“.....作者单位武警警官学院川省成都市。数据相关概念数据集成和法手段获取用户的数据信息，危害用户及整个国家的利益，所以，大数据时代下的隐私保护问题也是当前数据挖掘中不得不面对的问题。结束语网络信息技术的发展催生了大数据，这种大数据背后隐藏着巨大的价值，当前已经受到社会各界的关注。数据在自然语言处理社会化计算以大数据下的数据集成与挖掘论文原稿时效性数据规模增大以及数据类型的多样化都会导致数据处理的时间延长，然而当前时代对于数据挖掘提出了更高的时效性要求，甚至有些数据要求进行实时处理，以便更加及时地挖掘出其中有价值的信息。这种对于数据的实时处理......”。

2、“.....而随着数据流的增大，的数据，这些数据不仅仅量大，而且数据具有高度的复杂性，这就要求在数据挖掘过程中面临着更大的难度。另外，对于海量数据的储存也面临着重大挑战，这就要求数据库追求扩展性和系统可用性，这样才能保证数据存储的效果。数据类型多样在当前大数据的背景下，数据类型也在发生着重要数据的相关概念，并就其集成與挖掘方面面临的挑战进行了分析。推荐系统上的应用推荐系统是种信息过滤机制，能够有效解决信息超载的问题，这种推荐系统能够根据用户的偏好来研究出用户和信息资源之间的联系，进而进行个性化计算......”。

3、“.....按照数据挖掘的程度可以将数据分为和，后者的挖掘深度比前者更深，是指那些普通的搜索引擎无法发现的数据或者是引擎商不愿意去搜索的些数据。大数据传播速度快，所搜集到的数据也具有较强的时效性。自然语言处理上的应用自然语言处理是指计算机对于人类语言的识别分析，这种识别分析包括对语言句法的分析语义的分析以及句子情感的分析等。在大数据兴起的背景下，数据为自然语言处理提供了更加可靠的数据支撑，当然数，孙银香云计算平台下的数据挖掘研究网络安全技术与应用，桑志超电子商务环境下的数据挖掘系统研究河北工程大学，张承明基于的数据挖掘研究山东科技大学......”。

4、“.....进入世纪，网络信息技术取得了较快的发展，些以此为基础的新型服害用户及整个国家的利益，所以，大数据时代下的隐私保护问题也是当前数据挖掘中不得不面对的问题。结束语网络信息技术的发展催生了大数据，这种大数据背后隐藏着巨大的价值，当前已经受到社会各界的关注。数据在自然语言处理社会化计算以及推荐系统上取得了初步的应用类型的多样化都会导致数据处理的时间延长，然而当前时代对于数据挖掘提出了更高的时效性要求，甚至有些数据要求进行实时处理，以便更加及时地挖掘出其中有价值的信息。这种对于数据的实时处理，在数据流较小的情况下较为容易实现，而随着数据流的增大，而且数据环境复杂多变......”。

5、“.....大数据下的数据集成与挖掘论文原稿。数据具有强实时联系的特点，网络化条件下信息传播速度快，所搜集到的数据也具有较强的时效自不同媒体的数据集合到块。按照数据挖掘的程度可以将数据分为和，后者的挖掘深度比前者更深，是指那些普通的搜索引擎无法发现的数据或者是引擎商不愿意去搜索的些数据。数据具有强实时联系的特点，网络化条件下信息，而且数据具有高度的复杂性，这就要求在数据挖掘过程中面临着更大的难度。另外......”。

6、“.....这就要求数据库追求扩展性和系统可用性，这样才能保证数据存储的效果。数据类型多样在当前大数据的背景下，数据类型也在发生着重要的变化，正在逐步由结构化向务业开始发展起来，而数据也迅猛增长。新时代下数据背后隐藏价值越来越受到关注，如何对数据进行集成和挖掘也面临着重大挑战。本文中，笔者介绍了数据的相关概念，并就其集成與挖掘方面面临的挑战进行了分析。数据具有跨媒体关联的特点，它能够将来，但今后的发展中仍面临着重大挑战。在今后，面对多样的数据类型，海量的数据资源，如何通过更快的方法进行数据挖掘，以及在数据挖掘中怎样保护用户的隐私，这些都是大数据背景下需要解决的问题......”。

7、“.....但在今后的发展中仍旧面临中重大挑战。参考文献吴锐数据全貌的掌控就很难实现。因此，对于数据流技术的开发和应用是今后发展中的难题。隐私保护存在隐患随着网络社交平台的发展，人们日常生活中的各种信息和轨迹能够迅速在网络中传播，而数据的价值凸显使得些不法分子开始关注这些数据，采用些非法手段获取用户的数据信息，危融合数据类型转变，这是传统的数据分析平台面临在又个挑战。数据挖掘的关键环节是算法的弹性和有效性，然而当前的算法仅仅适用于常驻内存的小数据库，这种情况下大型数据库的数据难以同时导入到内存，因此，高效率的算法成为数据挖掘中面临的重要挑战......”。

8、“.....进而满足自身的要求。数据集成和挖掘面临的挑战数据集成和挖掘虽然在部分领域得到了应用，但其今后的发展仍面临着些挑战，主要集中在以下几个方面数据规模迅速增长大数据是人们在进行数据抽取和挖掘过程中面临着海量的数据，这些数据不仅仅量大挖掘数据集成和挖掘是大数据应用中的种，其中，数据集成是数据挖掘的前提。数据集成是指借助种辅助工具来进行数据的搜集，并将搜集到的数据按照定的规范进行分类整理。数据挖掘则是在数据集成之后对数据进行分析，从而发现隐藏在数据背后的深层次信息。大数据下的推荐系统上取得了初步的应用，但今后的发展中仍面临着重大挑战。在今后......”。

9、“.....海量的数据资源，如何通过更快的方法进行数据挖掘，以及在数据挖掘中怎样保护用户的隐私，这些都是大数据背景下需要解决的问题。虽然大数据已经不是全新的东西，但在今后的发展中仍旧面而且数据环境复杂多变，这种对数据全貌的掌控就很难实现。因此，对于数据流技术的开发和应用是今后发展中的难题。隐私保护存在隐患随着网络社交平台的发展，人们日常生活中的各种信息和轨迹能够迅速在网络中传播，而数据的价值凸显使得些不法分子开始关注这些数据，采用些非的变化，正在逐步由结构化向融合数据类型转变，这是传统的数据分析平台面临在又个挑战。数据挖掘的关键环节是算法的弹性和有效性......”。