開題報告-微博輿情管理平臺：數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-文庫吧資料
2024-09-06 13:21本頁面
【正文】 8 [10] 陸浩．《網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測研究與原型實(shí)現(xiàn)》．北京郵電大學(xué)． [11] M． Spitters， W． Kraaij． Using Language Models for Tracking Events of Interest over Time Proceedings of the Workshop on Language Models for Information． Retrieval(LMIR),Pinsburgh， 2020． [12] Larsen B， Aone C． Fast and effective text mining using lineartime document clustering． In： Proceedings of the Fifth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining， San Diego： CA,1999． 16— 22． [13] J． Yi， T． Nasukawa， R Bunescu， and w． Niblack． Sentiment Analyzer：Extracting Sentiment S about a Given Topic using Natural Language Processing Techniques【 A】． In： Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Data Mining(ICDM22020)【 C】． 北京交通大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書 9 研究方案： 1． 理論基礎(chǔ)： 1 ) 向量空間模型模型（ VSM） 2）潛在語義索引（ LSI） 3）聚類分析方法 2． 研究步驟： 1） 研讀文獻(xiàn)，對已采集數(shù)據(jù)的算法分析進(jìn)行調(diào)研； 2）建立模型，進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)； 3）數(shù)據(jù)分析部分的代碼實(shí)現(xiàn)； 4）對系統(tǒng)的整體實(shí)現(xiàn)； 5） 系統(tǒng)的測試、評價、反饋、改進(jìn)； 6）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集，撰寫論文。 面對互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)信息，我們無法想象僅僅通過人工的方式來對互聯(lián)網(wǎng)輿情進(jìn)行全面監(jiān)控的難度。 對于微博輿情
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