中文微博情感分析方法研究

微博情感分析是当今情感分析的一大研究热点,中文微博情感分析按照处理层面的不同可以分为主题无关和主题相关分析,分析方法主要分为两类,一是基于情感词典的方法,另一类是基于机器学习的方法.本文对目前中文微博情感分析的主要流程和处理方法进行了探讨,对两类方法的特点及其研究现状进行了分析、比较,对不能完全准确进行情感分类的主要原因进行了归纳总结,为情感分析方法的进一步研究提供了参考方向.     

基于Hadoop云计算平台的新浪微博数据聚类分析算法研究

近年来,随着Web2.0的兴起,互联网信息更加丰富,数据规模日益增加,传统数据挖掘技术难以满足需要.云计算为解决这一问题提出了一种新方法.本文首先对开源的云计算技术Hadoop进行介绍,然后,对分布式进行了设计.本文将聚类过程分为三个步骤,分别对TF-IDF关键词提取、LDA 模型训练和K －means 聚类过程进行MapReduce 的实现,并使用公共微博数据集进行了聚类实验,并与传统聚类方法进行对比,结果表明,本文所使用LDA 建模的分布式算法对中文微博数据聚类效果较好.     

基于稀疏特征的中文微博短文本聚类方法研究

微博文本聚类是依据微博主题不同将描述同一类主题的微博文本汇聚到一起的过程。由于微博文本非常短,在使用常规的机器学习方法对微博短文本进行聚类时,常会出现严重的数据稀疏问题,继而对聚类性能产生影响。分析了中文微博文本的数据稀疏特征,并基于这一特征分析比较了几种中文微博文本表示及聚类方法,为中文微博文本聚类分析的难点问题提供了一定的解决途径。     

文本挖掘技术研究及其在信息检索中的应用

文本挖掘是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程,已经成为数据挖掘中一个日益流行而重要的研究领域。给出了文本挖掘的定义和框架,对文本挖掘中预处理、文本摘要、文本分类、聚类、关联分析及可视化技术进行了详尽的分析,并归纳了最新的研究进展,指出了文本挖掘在信息检索中的作用。     

基于文本数据的数据挖掘算法研究

总结了数据挖掘的基本方法、文本数据挖掘的关键技术,讨论了文本挖掘的定义和文本分类的一些形式,并对文本数据的数据挖掘算法进行了研究。     

基于交通大数据的车辆行驶路径规划综述

交通大数据的应用和发展为现代车辆路径规划带来了机遇和挑战。因此,了解交通大数据概念、路网匹配、路径规划算法、交通信息预测等方面的研究现状和研究特点,对明确未来路径规划研究方向和发展趋势显得尤为重要。首先介绍交通大数据概念及轨迹数据预处理方法,归纳总结国内外在路网匹配上的各种匹配算法及其优缺点;然后,阐述常用路径规划算法,其中包括传统经典算法与当下流行的智能算法;随后对交通信息预测研究方法和各种预测模型进行简要概括;最后指出车辆路径规划现阶段存在的问题,并展望未来研究方向。     

空间数据挖掘研究的进展

对空间数据挖掘与传统数据挖掘进行比较。根据数据挖掘的目的分类,对已有的空间数据挖掘的主要方法及特点进行分析,包括空间数据概化、空间规则挖掘、空间分类、空间趋势预测、空间聚类、空间离群点查找等。对国内外空间数据挖掘的现状作了总结和评述。最后,对未来可能的研究方向也作了分析展望。     

社区微博互动水平的影响因素研究——以北京市为例

社会管理创新离不开虚拟社会管理创新.本文对新浪微博网站中的北京地区社区微博进行动态跟踪,总结提取了提升社区微博受互动水平的关键影响因素,并根据数据挖掘结果对如何加强社区微博互动能力提出了建议.     

文本分类算法研究

文本分类是文本数据挖掘领域的重要技术之一。从分类算法对文本语义信息的利用程度这一角度出发,将文本分类划分为基于词形的算法和基于语义的算法两类,对每类算法进行了描述,并对当今文本数据的多样性及文本分类算法改进的可选方向进行了研究。     

用户兴趣建模综述

对兴趣模型研究现状与进展进行归纳与总结，提出代表性的兴趣模型，从模型思想、关键技术和优缺点等方面进行分析，探讨兴趣模型研究热点、难点、不足和有待解决的问题，为兴趣建模分析和数据挖掘等研究提供参考。     

使用KNN算法的中文Web文本分类技术研究

对基于中文的Web文本分类技术进行了研究,介绍了web文本分类的基本过程和Web文本预处理及文本特征选取的方法,重点介绍了一种常用的基于内容的分类算法KNN。最后通过实验测试了使用KNN算法的中文Web文本分类技术的效果。     

数据挖掘技术在招生工作中的应用研究

本文通过对高校招生现状进行了总结分析,通过分析发现其中存在的问题,对数据挖掘技术进行了阐述,并将数据挖掘技术引进招生数据分析工作,旨在通过对招生数据的分析发现隐含的信息,据此优化招生工作。     

数据挖掘技术探究

数据挖掘是数据库最活跃的领域之一,本文介绍了数据挖掘的基本概念和数据挖掘的方法,系统分析了数据挖掘技术与在线分析处理(OLAP)、统计的区别,最后总结了数据挖掘现状并且提出了数据挖掘的发展方向。     

基于Web的数据挖掘技术

介绍了数据挖掘的研究情况，对基于Web的数据挖掘技术进行了分析和评价，对关联规则挖掘算法给出探讨和具体实现，归纳数据挖掘工具的评价标准，展望了基于Web的数据挖掘技术的未来研究方向。     

数据挖掘研究的现状与发展趋势

数据挖掘是提取知识的过程。概述了数据挖掘研究的过去和现状,着重分析了目前数据挖掘的分支方向,并对数据挖掘技术的发展趋势作了展望。     

数据挖掘研究的现状与发展趋势

数据挖掘作为提取知识的过程,概述了数据挖掘研究的过去和现状,着重分析了目前数据挖掘的分支方向、面临的问题,并对数据挖掘技术的发展趋势作了展望.     

教师组织承诺研究现状及展望

本文对教师组织承诺的研究现状进行了归纳总结,在总结前人成果的基础上,指出了以往研究的局限和今后研究的方向。     

我国职业选择研究述评

职业选择是一个重要研究领域,发展速度快,全面归纳国内职业选择的总体研究状况,发展研究方向,意义重大.本文利用CNKI数据库,通过归纳分析对其进行综述,对我国职业选择研究工作的现状进行总结,从中归纳出现状研究、影响因素研究、策略研究、借鉴研究、行业研究等五大类型,并提出一些研究工作中暴露出的问题供学界探讨.     

微博对大学生心理健康教育的功能研究

在大学生微博用户数量与日俱增的情况下,国内外学术界对大学生使用微博心理的研究亦日趋深入。在互联网上搜索近五年（2006-2011）关于微博时代大学生心理状况的相关论著和报道,对此领域的研究状况进行了分析总结,归纳了大学生在网络文化与微博传播中的心理状况的关键问题,指出了目前国内外在大学生微博心理特点、动机、影响以及相应心理问题的对策方面研究的主要进展。在此基础上,对微博在大学生心理健康教育的功能方面的研究前景进行了展望。     

基于关联规则算法的数据挖掘研究

应用数据挖掘技术对高校就业数据进行了分析,介绍了就业数据预处理过程,并对处理好的数据应用Apriori算法进行关联挖掘,对实验结果进行了总结。