基于机器学习模型的论文自动分类模型研究
这是一篇关于机器学习,知识图谱,自动分类,TF-IDF算法的论文, 主要内容为随着数字图书馆的发展,每年发表的论文数目也越来越大,为了方便大家查阅学习,论文的分类管理成为了亟待解决的问题。传统的人工分类不仅耗费时间,而且会由于分类工作者的主观因素导致分类结果出现偏差。因此寻找一个合适的机器学习模型来实现论文的自动分类成为了解决这一问题的最佳方法。本文主要通过分析容易被错判的论文和被正确分类的论文之间的差别,寻找优化模型的方法,以期可以得到一个理想的分类模型和论文分类管理方案。本文从中国知网上按照论文被索引次数的大小选取7000篇硕士论文作为样本数据。通过Python中的分词包对论文进行分词,并以TF-IDF算法计算每个特征词的权重。随机森林算法、支持向量机算法和AdaBoost算法是文本挖掘领域应用最广泛的三个模型,本文通过交叉验证的方法,并以分类的准确率和模型训练时间为评价指标从这三个模型中选择出最适合的模型。在进行初步预测后,发现被误判的论文的题名、关键字、摘要中包含的特征词的均较少,导致变量不显著而被错分到比较接近的类别中去了。本文通过构建知识图谱模型,并引用与论文关系最接近的论文中的特征词补充到论文中去。再次对优化后的模型进行预测,预测的正确率明显提升,但仍不能满足实际的需求。再次对分类的结果进行分析,发现数学、物理、地球物理三类论文被相互错分的概率比较大,金融、会计、保险、投资四类论文被相互错分的概率比较大。本文引用之前的分类方法先将论文分成理学类和财经类两大类,再分别对大类进行细分。模型分类的正确率最终达到90%以上。最终得到一个理想论文自动分类模型。研究结果表明,论文书写的不规范,会导致论文中包含的特征词差别较大,从而会影响论文的分类效果;引用同一指导老师的论文中的特征词填补论文中特征词的方法是行之有效的;构建知识图谱模型有利于论文的分类管理。本文通过研究结论提出有利于论文自动分类模型优化和数字图书馆中论文的分类管理的相关建议,这不仅有利于论文自动分类的模型的研究,对于数字图书馆的分类管理也有较强的现实意义。
基于机器学习模型的论文自动分类模型研究
这是一篇关于机器学习,知识图谱,自动分类,TF-IDF算法的论文, 主要内容为随着数字图书馆的发展,每年发表的论文数目也越来越大,为了方便大家查阅学习,论文的分类管理成为了亟待解决的问题。传统的人工分类不仅耗费时间,而且会由于分类工作者的主观因素导致分类结果出现偏差。因此寻找一个合适的机器学习模型来实现论文的自动分类成为了解决这一问题的最佳方法。本文主要通过分析容易被错判的论文和被正确分类的论文之间的差别,寻找优化模型的方法,以期可以得到一个理想的分类模型和论文分类管理方案。本文从中国知网上按照论文被索引次数的大小选取7000篇硕士论文作为样本数据。通过Python中的分词包对论文进行分词,并以TF-IDF算法计算每个特征词的权重。随机森林算法、支持向量机算法和AdaBoost算法是文本挖掘领域应用最广泛的三个模型,本文通过交叉验证的方法,并以分类的准确率和模型训练时间为评价指标从这三个模型中选择出最适合的模型。在进行初步预测后,发现被误判的论文的题名、关键字、摘要中包含的特征词的均较少,导致变量不显著而被错分到比较接近的类别中去了。本文通过构建知识图谱模型,并引用与论文关系最接近的论文中的特征词补充到论文中去。再次对优化后的模型进行预测,预测的正确率明显提升,但仍不能满足实际的需求。再次对分类的结果进行分析,发现数学、物理、地球物理三类论文被相互错分的概率比较大,金融、会计、保险、投资四类论文被相互错分的概率比较大。本文引用之前的分类方法先将论文分成理学类和财经类两大类,再分别对大类进行细分。模型分类的正确率最终达到90%以上。最终得到一个理想论文自动分类模型。研究结果表明,论文书写的不规范,会导致论文中包含的特征词差别较大,从而会影响论文的分类效果;引用同一指导老师的论文中的特征词填补论文中特征词的方法是行之有效的;构建知识图谱模型有利于论文的分类管理。本文通过研究结论提出有利于论文自动分类模型优化和数字图书馆中论文的分类管理的相关建议,这不仅有利于论文自动分类的模型的研究,对于数字图书馆的分类管理也有较强的现实意义。
面向博客的主题爬虫设计与实现
这是一篇关于博客,主题爬虫,相关性,自动分类,主题偏好的论文, 主要内容为随着互联网的发展,网络用户急剧增加,分享作为一种互联网精神,正在影响着千千万万的用户。博客作为一种分享、交流的网络社交媒介,已经成为人们发表个人观点、研究成果、实践反思的重要平台。人们越来越习惯于通过博客获取有用的信息,越来越关注如何在海量博客中快速有效的获取有价值的信息。博客信息的获取是对博文资源进行有效利用的基础,但普通爬虫不符合具有特定主题需要的应用需求。该面向博客的主题爬虫系统以教育技术学为主题,专注于在大量博客中有效识别出与教育技术学研究内容相关的博文资源,并进行有效获取和及时更新。可以实现博文网页的下载,以及博文标题、正文、插入的图片等信息的抽取。本文主要做了以下几方面研究：(1)面向博客的主题爬虫关键技术研究。分析博客的基本特征,指出一般网页与博客网页的不同之处,进而确定博客信息的抽取维度。由于博客具有频繁更新的特性,为了提高爬虫的实时性,从采集策略上进行优化,提出了基于链接类型的采集策略。提出网站结构分析、链接类型分析与博文内容评价相结合进行主题相关性判断的方法。设定教育技术学相关博文的主题类别,研究SVM文本自动分类技术。(2)面向博客的主题爬虫设计。分析通用爬虫以及主题爬虫的基本原理和框架,指出其异同。分析并选择合适的通用爬虫框架,对其功能进行扩充,以适应面向博客的主题爬虫的需求。根据数据交互的需要设计数据库表。(3)面向博客的主题爬虫系统实现。对定时器、增量爬取、主题相关性判断、博文自动分类等关键功能予以实现,并评价采集及分类效果。(4)爬虫在博客分析中的应用。专家博客是一种重要的网络学术资源,能够促进学术领域科学信息的快速传递与交流,揭示学者潜在的主题偏好。以单个专家博客为例,利用采集到的信息分析博主的研究主题偏好,以及研究趋势变化。该爬虫系统充分结合博客特征进行采集,采用多种分析评价方式相结合的方法进行主题相似度判断,得到了较好的爬行效果,能够为以教育技术学为主题的应用研究提供高质量的博文数据。以单个博客为单位,分析教育技术学专家博客的研究主题偏好和趋势变化,可以为博客读者获取有价值的专业信息提供参考。
面向博客的主题爬虫设计与实现
这是一篇关于博客,主题爬虫,相关性,自动分类,主题偏好的论文, 主要内容为随着互联网的发展,网络用户急剧增加,分享作为一种互联网精神,正在影响着千千万万的用户。博客作为一种分享、交流的网络社交媒介,已经成为人们发表个人观点、研究成果、实践反思的重要平台。人们越来越习惯于通过博客获取有用的信息,越来越关注如何在海量博客中快速有效的获取有价值的信息。博客信息的获取是对博文资源进行有效利用的基础,但普通爬虫不符合具有特定主题需要的应用需求。该面向博客的主题爬虫系统以教育技术学为主题,专注于在大量博客中有效识别出与教育技术学研究内容相关的博文资源,并进行有效获取和及时更新。可以实现博文网页的下载,以及博文标题、正文、插入的图片等信息的抽取。本文主要做了以下几方面研究：(1)面向博客的主题爬虫关键技术研究。分析博客的基本特征,指出一般网页与博客网页的不同之处,进而确定博客信息的抽取维度。由于博客具有频繁更新的特性,为了提高爬虫的实时性,从采集策略上进行优化,提出了基于链接类型的采集策略。提出网站结构分析、链接类型分析与博文内容评价相结合进行主题相关性判断的方法。设定教育技术学相关博文的主题类别,研究SVM文本自动分类技术。(2)面向博客的主题爬虫设计。分析通用爬虫以及主题爬虫的基本原理和框架,指出其异同。分析并选择合适的通用爬虫框架,对其功能进行扩充,以适应面向博客的主题爬虫的需求。根据数据交互的需要设计数据库表。(3)面向博客的主题爬虫系统实现。对定时器、增量爬取、主题相关性判断、博文自动分类等关键功能予以实现,并评价采集及分类效果。(4)爬虫在博客分析中的应用。专家博客是一种重要的网络学术资源,能够促进学术领域科学信息的快速传递与交流,揭示学者潜在的主题偏好。以单个专家博客为例,利用采集到的信息分析博主的研究主题偏好,以及研究趋势变化。该爬虫系统充分结合博客特征进行采集,采用多种分析评价方式相结合的方法进行主题相似度判断,得到了较好的爬行效果,能够为以教育技术学为主题的应用研究提供高质量的博文数据。以单个博客为单位,分析教育技术学专家博客的研究主题偏好和趋势变化,可以为博客读者获取有价值的专业信息提供参考。
应用题知识图谱构建及其分类算法研究
这是一篇关于应用题,知识图谱,文本处理,Neo4j,自动分类的论文, 主要内容为数学应用题(MWP)的自动求解问题一直是机器智能研究领域的难点和重点,早在二十世纪六十年代就有学者投身该领域的研究,近年来机器学习的快速发展,大量研究人员通过新技术来解决数学应用题。解决该问题需要涉及多方面的技术,需要把人类语言描述的题目转换为机器可读懂得句子,机器可以通过这些信息进行计算推理得到正确答案。是自然语言理解和自动推理相结合的综合性问题。本文选择了一种先分类再解题的方法来解决数学应用题的自动求解。通过构建应用题知识图谱,处理应用题目文本信息,生成题目图谱,通过实例化图谱与题目图谱匹配解决应用题自动求解。本文的主要研究内容如下:(1)本文构建了一个概率统计应用题知识图谱,用来解决应用题解题中需要抽取的实体关系,构建图谱的数据主要来自应用题语料,通过将这些语料进行实体抽取,将性质相同的实体划分成同一个实体类型,然后定义实体类型之间的存在的关系。通过Java语言构建实体类和关系类和连接Neo4j图数据库,将这些实体类和关系类保存成图数据库中的实体节点和关系边。Neo4j图数据库的节点和边的形式能够完成数据的可视化。目前已经完成概率统计应用题中抽取类型的知识图谱,拥有103个节点和134条关系,其他类型的知识图谱尚在构建中,再通过知识图谱将文本抽取后的实体进行实体类型抽取,然后查询知识图谱该实体类型之间是否有关系,进行关系标注,得到解题所需要的信息。(2)应用题分类体系的构建和概率统计应用题自动分类算法的研究。通过应用题数据的分析,围绕我国中学数学教学体系,以知识点和解题模型为基点,通过解答流程和求解思路构建了应用题一级分类标准,避免了应主观性偏差而造成的分类不准确。对每一大类进行了二级分类,完成了应用题细致分类体系。然后将文本分类的技术运用到应用题的自动分类,研究主要包括特征的提取与表示,训练分类模型,对比了传统机器学习分类与深度学习分类两种模型的分类效果,最终应用题题型分类效果为84.2%。
手机地图用户反馈管理平台设计与实现
这是一篇关于手机地图,用户反馈,自动分类,数据预处理,统计分析的论文, 主要内容为随着当今社会的飞速发展,手机地图产品功能的日趋丰富,导致客户群数量日趋庞大,服务器终端每天都会接受大量用户的反馈。这些信息对于改善和优化地图产品的体验、纠正以及解决产品中可能出现的一些问题,具有非常重要的意义。而如何用最小的人力并且在较短的时间去进行分析和处理用户反馈就显得至关重要。本文详细地论述了手机地图用户反馈管理平台的设计和实现过程,从对用户反馈的添加,再对用户反馈进行自动化的分类,最后由产品负责人对用户反馈进行处理,跟进。由此形成了一套独立的用户反馈处理的闭环流程。本文根据不同的角色以及不同需求,把平台划分为用户反馈的数据预处理,用户反馈的自动分类,用户反馈的数据展示,用户反馈的数据统计,用户反馈的数据处理五个部分。用户反馈数据预处理模块的主要功能是:自动分词,去除空白词等;用户反馈的数据自动分类模块的主要功能是:根据用户反馈的关键字匹配自动分类到相应的二级标签中;用户反馈数据展示模块主要功能是:对所有用户反馈的展示以及对需求库展示。用户反馈数据统计主要功能是:对于所有用户反馈数据按照日,周,月三个维度进行统计。用户反馈数据的处理功能主要是对于用户反馈进行评论,状态修改,标签修改以及转需求等操作。该平台可以让用户更方便快捷的反馈信息,可以自动把用户反馈分类到对应的产品负责人。这样可以使产品负责人第一时间接受到用户反馈并且处理。系统管理员可以通过角色管理和标签管理,对产品负责人进行分配标签等操作。该平台采用的主要是面向对象的系统软件开发设计技术,主要研究内容包括四个主要步骤,分别是系统需求分析,系统设计,系统实现和系统测试。还使用了文本分类技术并且搭配灵敏,快速,强大的My SQL作为系统后台数据库,用Spring Boot框架实现了系统的敏捷开发。
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