基于APP数据的标签提取与整合
这是一篇关于APP数据,标签提取,标签整合,标签系统的论文, 主要内容为近几年随着移动互联网的高速发展,手机上的应用程序(APP)呈现出爆炸式增长,如何帮助用户在海量的APP中找到合适的APP是各下载平台急需解决的问题。传统热门排序的方法缺点十分明显,热门的APP竞争有限的曝光位置,大量长尾的APP得不到出场机会,这十分不利于APP生态圈的构建。标签体系是Web2.0时代解决资源对象长尾、帮助用户管理、检索资源对象的有效方式。在APP领域鲜有标签体系的研究,APPStore、Google Play等国外代表性APP下载平台也尚无标签功能,但未来随着APP数量继续爆炸式增长,通过标签体系来解决APP长尾问题势在必行。本文致力于对这一全新领域进行探索,研究如何高效、自动、准确地构建APP领域标签体系,具体包括四方面工作:·数据预处理工作:针对APP数据专门进行了新词发现、停用词表构建,在360APP数据集上实验表明,预处理工作可以显著改善标签质量。·标签提取工作:归纳总结了常用的关键词提取、标签推荐算法,根据APP数据存在多维度文本的特点,改进提出了三种有效的标签提取算法(SemanticRank、RankScore1、RankScOre2算法),更加适应APP数据集特点,得到较优的标签结果。·标签整合工作:借鉴知识图谱思想,引入多个外部数据源构建同义词关系、偏序关系整合标签,大幅提高了APP覆盖率、召回率,解决了标签杂乱、不规范的问题。另外,本文提出APP标签树的方法管理APP标签,使得APP标签多维度问题得到有效解决。·标签管理系统工作:实现了APP标签管理系统,系统融入了预处理、标签提取、标签整合相关成果,并提供友好的交互界面和可视化界面,方便标签管理人员维护、管理标签。
基于创新能力评价与标签标识的博士招生管理系统的研究与实现
这是一篇关于博士招生,管理系统,创新能力评价模型,标签提取的论文, 主要内容为招生管理系统是每个大学日常教学管理工作中必不可少的基础设施之一,在综合性研究型高校中,博士招生是招生工作中的重要一环。随着每年博士报考人数的增加和博士招生政策的逐步改革,国内各高校及研究机构对博士招生管理系统提出了更多需求以适应不断变化的招生政策变革及多种考核方式共存的复杂招生策略,利用软件工程技术支撑招生及考核工作已成为提升招生工作效率、增加招生工作透明性、协助完成数据分析的必要手段。本文以北京某高校的博士招生工作为研究对象,在研究博士招生政策与工作流程的基础上,建立了一套可以支持“申请-审核”制博士招生方式、紧密贴合招生实际工作需求并实现考生数据分析的B/S架构“申请-审核”制博士招生管理系统。论文研究的博士招生管理系统以创新能力评价与标签标识为基础,采用改进的RAKE算法,实现了在短文本的基础上对考生信息进行多个维度的标签提取,以“力导图”的方式显示考生标签,初步实现了博士申请考生科研经历等特征提取;采用了基于个人信息的创新能力评价模型,以“蜘蛛图”的方式实现了考生能力评价参考图;采用微服务架构将资源消耗型服务进行拆分,降低了数据库压力,保证博士招生管理系统的稳定性。在以上研究的基础上,设计、实现了“申请-审核”制博士生招生管理系统,系统具有安全、稳定、高效的特性。该系统主体采用了基于PHP的Zend Framework的MVC架构,数据分析相关模块和外部数据接口采用基于Java的Spring Boot框架搭建微服务,创新能力评价模型展示前端和标签展示前端使用了React框架并搭载Highcharts插件,数据存储采用了My SQL存储引擎。经功能测试和压力测试后,系统已可以满足当下招生工作的基本需求。
分布式爬虫下基于用户评论的商品标签提取
这是一篇关于分布式爬虫,URL去重,词向量,TF-IDF,依存语法,标签提取,情感分析的论文, 主要内容为随着网络新时代的到来,各种智能终端的不断普及,网上购物正越来越成为现代人们主流的购物方式。在消费者进行网络购物的同时,也产生了海量的评论数据,而这些评论数据中蕴含着巨大的挖掘价值:对商品厂家来说,评论数据能够直观地反应出用户对商品特性的评价,能够根据用户的喜好调整产品特性,从而更好地发展自身商品;对电商平台来说,可以根据评论数据提取商品标签,提高用户的购物体验,还可以根据用户兴趣进行相关推荐;对用户自身来说,评论数据是用户了解商品特征的主要信息,用户可以参考评论数据选择自己想要的商品。对用户评论数据进行挖掘,提取出商品标签,可以广泛应用于商品推荐、个性化搜索等场景,有利于商品厂家分析产品数据,有利于提高用户的购物体验,有利于增加平台用户流量。因此,对用户评论数据挖掘进行研究,可以更加有效地提高商品标签的准确性和全面性,在现实生活中,具有十分巨大的价值和深远的意义。据此,本文提出了分布式爬虫下基于用户评论的商品标签提取系统。本文首先,针对海量的用户评论数据,搭建基于改进的布隆过滤器的分布式爬虫系统,对用户评论数据进行高效地抓取和存储。然后结合改进的TF-IDF算法和依存语法对用户评论数据进行特征词提取,提取出商品(对象词,评价词)的特征词对。最后对提取出的特征词对进行聚类和情感划分处理,最终形成商品属性标签和用户情感标签的综合标签。本文的主要创新如下:1、设计出基于改进的布隆过滤器的URL去重算法的分布式爬虫框架。通过增加布隆过滤器维度的方法来有效地降低误判率,提高分布式爬虫系统的效率。2、采用改进的TD-IDF算法+依存语法分析的方法对海量的用户评论进行特征词对提取。通过对IDF权重进行缓冲并加入离散度的方法对TF-IDF算法进行改进,并结合依存语法分析,提出一种对用户评论数据进行特征词提取的方法,该方法更适用于对评论数据的特征词提取。3、将筛选出的特征词向量化为计算机能够处理的表达形式,确定距离计算函数,设计出一种K-means+AP的层次化聚类模型,对特征词进行标签化处理。
基于创新能力评价与标签标识的博士招生管理系统的研究与实现
这是一篇关于博士招生,管理系统,创新能力评价模型,标签提取的论文, 主要内容为招生管理系统是每个大学日常教学管理工作中必不可少的基础设施之一,在综合性研究型高校中,博士招生是招生工作中的重要一环。随着每年博士报考人数的增加和博士招生政策的逐步改革,国内各高校及研究机构对博士招生管理系统提出了更多需求以适应不断变化的招生政策变革及多种考核方式共存的复杂招生策略,利用软件工程技术支撑招生及考核工作已成为提升招生工作效率、增加招生工作透明性、协助完成数据分析的必要手段。本文以北京某高校的博士招生工作为研究对象,在研究博士招生政策与工作流程的基础上,建立了一套可以支持“申请-审核”制博士招生方式、紧密贴合招生实际工作需求并实现考生数据分析的B/S架构“申请-审核”制博士招生管理系统。论文研究的博士招生管理系统以创新能力评价与标签标识为基础,采用改进的RAKE算法,实现了在短文本的基础上对考生信息进行多个维度的标签提取,以“力导图”的方式显示考生标签,初步实现了博士申请考生科研经历等特征提取;采用了基于个人信息的创新能力评价模型,以“蜘蛛图”的方式实现了考生能力评价参考图;采用微服务架构将资源消耗型服务进行拆分,降低了数据库压力,保证博士招生管理系统的稳定性。在以上研究的基础上,设计、实现了“申请-审核”制博士生招生管理系统,系统具有安全、稳定、高效的特性。该系统主体采用了基于PHP的Zend Framework的MVC架构,数据分析相关模块和外部数据接口采用基于Java的Spring Boot框架搭建微服务,创新能力评价模型展示前端和标签展示前端使用了React框架并搭载Highcharts插件,数据存储采用了My SQL存储引擎。经功能测试和压力测试后,系统已可以满足当下招生工作的基本需求。
基于运营商管道大数据的智能电商推荐系统
这是一篇关于深度包检测,电商行为分析,大数据,分布式爬虫,标签提取,K-means,推荐算法,梯度提升,协同过滤的论文, 主要内容为随着现代互联网技术的飞速发展和不断完善,以及家庭固定宽带越来越高的稳定性和越来越快的网络速度,越来越多的用户通过各种电子终端(电脑、平板、电视盒子,尤其是移动手机)接入家庭固定宽带来获得各种丰富的互联网内容。基于互联网技术、信息网络技术等基础之上的电子商务展现出了巨大的发展潜力,尤其是网络购物受到了极大用户的青睐。而当下正是大数据飞速发展的时候,通过收集累积家庭固定宽带下用户的电子商务平台上的网络购物数据和行为,对未来电子商务平台企业的用户挖掘、广告投放、商品推荐等方面提供巨大的数据支持,也为未来大数据发展提供了长远的开发和利用价值。运营商在拥有相较于其他电子商务平台更完整的用户网络购物流量的独特优势的基础之上,对家庭宽带用户进行网络购物更精准的个性化推荐,不但为运营商提供流量变现的可靠方式,更为家庭宽带用户提供高质量的大数据服务,在电子商务领域中是具有十分深远的意义与价值。据此,本文提出了一种基于运营商管道大数据的智能电商推荐系统。由于大多数电商网站不是全网加密,本文推荐系统采用DPI技术对非加密数据包进行数据采集,感知用户身份信息和用户行为,即可描绘家庭画像。同时,推荐系统通过预先建立的统一标签融合信息库对用户行为进行标签提取。最终,推荐系统通过混合推荐算法针对用户提取的标签进行用户兴趣的预测。针对此推荐系统,本文的主要创新如下:1、利用特征关键字自动提取技术挖掘HTTP数据包内容的关键字集合,通过大数据平台进行清洗去噪以提升关键字集合的准确度,取代传统的人工肉眼挖掘关键字的方式。2、基于改进的TF-IDF算法计算词条相关度,利用词条相关度所组成的特征向量进行K-means聚类,依据向量间余弦相似度融合各电商近义标签形成统一标签库。3、根据用户的以往兴趣商品以及提取的得到商品分类,利用加权融合基于改进SVD的协同过滤算法和引入用户兴趣热度因子、日期热门度因子的改进梯度提升预测算法为用户产生推荐。
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