基于规则和相关度的微博垃圾评论检测系统及实现
这是一篇关于微博,微博评论,分类,规则,相关度的论文, 主要内容为微博的使用在生活中已经成为一个很重要的信息来源或工作或娱乐或推广或寻觅,随着微博使用量的扩大,微博评论也变得丰富多彩,甚至有时回复成为了亮点。也正因此如此,越来越多的人开始关注微博评论,甚至是一些别有用心的垃圾评论制造者。然而微博垃圾评论的出现,让评论的形象大打折扣。因此本文重点是发现并处理微博中的垃圾评论,总结垃圾评论的规则和通过相关度判断出评论的发展趋势并利用WEB开发的B/S结构构建微博评论分类系统。新浪微博是当今微博几大平台之一,技术成熟的API接口为很多第三方开发用户提供了方便。本系统从新浪微博数据平台API接口下载微博评论,并作为实验样本,导入自行开发的垃圾微博评论分类系统中,存储到指定数据库,通过参数设定设定参数的初期规则库。将数据到如分类系统经过规则库过滤形成分类,在此同时分类的评论增强了评论规则库的成熟度。在过滤过程中使用到了神经网络和数据挖掘理论。利用神经网路来联系数据与数据之间的关系,通过长期总结的规则来评判评论的分类情况。本系统的特色在系统中的产生垃圾评论的同时还会通过相关度和数据挖掘形成新的信息来强壮本系统的规则库。这个过程产生了评论规则库。当规则库趋近成熟时分类结果更趋于所需分类结果。在程序中还涉及到可以切换人工手动挑选的功能,本文认为这是必不可少的,正所谓人工智能与人工密不可分,系统日志功能为系统的正常运行保驾护航。本系统的开发语言Java,采用JSP技术实现网页界面。Java最大优点是跨平台能力强,系统运行稳定。在大的数据处理的微博评论分类系统中,一个稳定的代码平台是刚性前提。以JS和CSS完成美化页面效果o SQL Server 2000为数据存储数据库,SQL Server2000数据库技术成熟,补丁完善。系统采用BS结构原因是在网络发展迅猛的今天通过网络浏览器就可以使用系统减少了安装环境步骤同时随时随地可以使用。
基于主题的多线程网络爬虫系统的研究与实现
这是一篇关于主题爬虫,文本去重,simhash,LCS,相关度的论文, 主要内容为随着互联网的蓬勃发展,网络上的信息呈现爆炸式增长。由于互联网上的数据过于庞大,数据增长快而且更新十分迅速,并且具有很强的动态性,所以用户难以快速准确的获取到自己需要的信息。为了从如此浩瀚、巨大的资料库中快速精准地查找用户所需资料,同时尽可能忽略掉不相关的信息,搜索引擎技术应运而生。作为一个辅助人们检索信息的工具、用户访问万维网的入口和指南,搜索引擎的目标是达到尽可能高的网络覆盖率,但是高的网络覆盖率又会导致其为用户提供的无用信息过多。此外传统搜索引擎提供的特定领域的信息检索结果不够专业,无法满足特定领域、特定专业人群的特定需求。 为了解决传统搜索引擎的局限性,本文设计并实现了一种基于主题的多线程网络爬虫系统,用于爬取互联网中的新闻和博客页面。本文完成了以下工作： 首先,研究传统网络爬虫和已有的主题爬虫的相关技术,并对其进行简单介绍； 其次,针对系统在文本去重方面的需求,对文本去重技术进行研究和探讨,提出了基于语义指纹和LCS的文本快速去重方法； 再次,对系统进行需求分析,并根据需求分析对系统功能和数据库进行总体设计； 最后,对系统的主要功能模块进行了详细设计,包括功能模块详细设计、处理流程设计,描述了系统关键模块的代码实现,并简单展示了系统的运行界面。 研究并实现的基于主题的多线程网络爬虫系统支持多任务、多线程爬取页面,支持用户进行参数配置、主题配置。该系统能提供实时的针对某一特定领域的新闻、博客信息的爬取。本文最后从数据抓取速率及主题判断的准确度两个方面对系统的性能进行验证,结果表明本系统能达到较高的网页抓取速率,在主题资源搜索方面具有较高的准确度和覆盖率,同时具备良好的文本去重效果。
基于规则和相关度的微博垃圾评论检测系统及实现
这是一篇关于微博,微博评论,分类,规则,相关度的论文, 主要内容为微博的使用在生活中已经成为一个很重要的信息来源或工作或娱乐或推广或寻觅,随着微博使用量的扩大,微博评论也变得丰富多彩,甚至有时回复成为了亮点。也正因此如此,越来越多的人开始关注微博评论,甚至是一些别有用心的垃圾评论制造者。然而微博垃圾评论的出现,让评论的形象大打折扣。因此本文重点是发现并处理微博中的垃圾评论,总结垃圾评论的规则和通过相关度判断出评论的发展趋势并利用WEB开发的B/S结构构建微博评论分类系统。新浪微博是当今微博几大平台之一,技术成熟的API接口为很多第三方开发用户提供了方便。本系统从新浪微博数据平台API接口下载微博评论,并作为实验样本,导入自行开发的垃圾微博评论分类系统中,存储到指定数据库,通过参数设定设定参数的初期规则库。将数据到如分类系统经过规则库过滤形成分类,在此同时分类的评论增强了评论规则库的成熟度。在过滤过程中使用到了神经网络和数据挖掘理论。利用神经网路来联系数据与数据之间的关系,通过长期总结的规则来评判评论的分类情况。本系统的特色在系统中的产生垃圾评论的同时还会通过相关度和数据挖掘形成新的信息来强壮本系统的规则库。这个过程产生了评论规则库。当规则库趋近成熟时分类结果更趋于所需分类结果。在程序中还涉及到可以切换人工手动挑选的功能,本文认为这是必不可少的,正所谓人工智能与人工密不可分,系统日志功能为系统的正常运行保驾护航。本系统的开发语言Java,采用JSP技术实现网页界面。Java最大优点是跨平台能力强,系统运行稳定。在大的数据处理的微博评论分类系统中,一个稳定的代码平台是刚性前提。以JS和CSS完成美化页面效果o SQL Server 2000为数据存储数据库,SQL Server2000数据库技术成熟,补丁完善。系统采用BS结构原因是在网络发展迅猛的今天通过网络浏览器就可以使用系统减少了安装环境步骤同时随时随地可以使用。
基于移动终端应用的用户兴趣推荐算法的研究与实现
这是一篇关于推荐系统,随机行走,属性,偏移因子,评分,相关度的论文, 主要内容为随着互联网的发展,其一方面提供给人们更加丰富的应用,满足人们日常生活的各类需求,然而另一方面却使得互联网中的数据呈现爆炸式的増长,使得人们无法快速定位自己真正需要的资源。因此,人们研究并不断探索推荐系统的实现,以求能帮助人们更好更快的获取自己需要的信息。然而,现在对于推荐算法的研究,由于对准确率的追求,导致各类算法越来越臃肿,性能消耗太大,难于投用在实际中,所以推荐系统中推荐算法仍然有待于改进。本文针对现今一些主流推荐算法进行了研究,由此提出一个基于随机行走算法的改进算法,并将其融入推荐系统中。由于现实中工业对算法效率的要求,加之现今各类电商,广告网站的推荐位,大部分都不多于10至15条,本文将研究如何实现一个运算量少,精确度仍然可以接受,并且在前几位呈现更好准确度的算法。经过研究发现,随机行走算法的低计算量和高精确度特性使它成为一个很好的基础算法,加上对用户历史上下文信息的偏移,可以使得结果更偏向用户历史中评分更高,更愿意选择的项目。再加上一些对上下文属性学习的研究,使得整体推荐结果更好。除此之外,本文还将改进的算法应用到本文开发的推荐App中,进一步体现算法的有效性。本文的研究成果主要包括:改进的推荐算法。本文基于传统的随机行走模型和基于上下文属性相关度模型,将两种模型配合偏移因子进行融合,提出了一个运算量少,精确度高的算法。并且本文使用了 MovieLens数据样本进行运算,以测试算法的最终效果,本文将该数据集分为测试集合训练集,将其他推荐算法和改进的推荐算法进行的比较。影视节目推荐应用。移动互联网是现在使用率最高的互联网形式,而安卓系统是当下最热门的移动终端系统,本文实现了一款基于安卓系统的影视推荐应用,应用主要包括如下模块:登陆模块,主页模块(包括最新上映,热门电影,和推荐电影),搜索模块,更多模块(包括个人信息,应用详情,应用版本及更新),影视详情模块,和影视播放模块。成功实现了影视推荐到查看和播放等各类功能。
基于主题的多线程网络爬虫系统的研究与实现
这是一篇关于主题爬虫,文本去重,simhash,LCS,相关度的论文, 主要内容为随着互联网的蓬勃发展,网络上的信息呈现爆炸式增长。由于互联网上的数据过于庞大,数据增长快而且更新十分迅速,并且具有很强的动态性,所以用户难以快速准确的获取到自己需要的信息。为了从如此浩瀚、巨大的资料库中快速精准地查找用户所需资料,同时尽可能忽略掉不相关的信息,搜索引擎技术应运而生。作为一个辅助人们检索信息的工具、用户访问万维网的入口和指南,搜索引擎的目标是达到尽可能高的网络覆盖率,但是高的网络覆盖率又会导致其为用户提供的无用信息过多。此外传统搜索引擎提供的特定领域的信息检索结果不够专业,无法满足特定领域、特定专业人群的特定需求。 为了解决传统搜索引擎的局限性,本文设计并实现了一种基于主题的多线程网络爬虫系统,用于爬取互联网中的新闻和博客页面。本文完成了以下工作： 首先,研究传统网络爬虫和已有的主题爬虫的相关技术,并对其进行简单介绍； 其次,针对系统在文本去重方面的需求,对文本去重技术进行研究和探讨,提出了基于语义指纹和LCS的文本快速去重方法； 再次,对系统进行需求分析,并根据需求分析对系统功能和数据库进行总体设计； 最后,对系统的主要功能模块进行了详细设计,包括功能模块详细设计、处理流程设计,描述了系统关键模块的代码实现,并简单展示了系统的运行界面。 研究并实现的基于主题的多线程网络爬虫系统支持多任务、多线程爬取页面,支持用户进行参数配置、主题配置。该系统能提供实时的针对某一特定领域的新闻、博客信息的爬取。本文最后从数据抓取速率及主题判断的准确度两个方面对系统的性能进行验证,结果表明本系统能达到较高的网页抓取速率,在主题资源搜索方面具有较高的准确度和覆盖率,同时具备良好的文本去重效果。
基于规则和相关度的微博垃圾评论检测系统及实现
这是一篇关于微博,微博评论,分类,规则,相关度的论文, 主要内容为微博的使用在生活中已经成为一个很重要的信息来源或工作或娱乐或推广或寻觅,随着微博使用量的扩大,微博评论也变得丰富多彩,甚至有时回复成为了亮点。也正因此如此,越来越多的人开始关注微博评论,甚至是一些别有用心的垃圾评论制造者。然而微博垃圾评论的出现,让评论的形象大打折扣。因此本文重点是发现并处理微博中的垃圾评论,总结垃圾评论的规则和通过相关度判断出评论的发展趋势并利用WEB开发的B/S结构构建微博评论分类系统。新浪微博是当今微博几大平台之一,技术成熟的API接口为很多第三方开发用户提供了方便。本系统从新浪微博数据平台API接口下载微博评论,并作为实验样本,导入自行开发的垃圾微博评论分类系统中,存储到指定数据库,通过参数设定设定参数的初期规则库。将数据到如分类系统经过规则库过滤形成分类,在此同时分类的评论增强了评论规则库的成熟度。在过滤过程中使用到了神经网络和数据挖掘理论。利用神经网路来联系数据与数据之间的关系,通过长期总结的规则来评判评论的分类情况。本系统的特色在系统中的产生垃圾评论的同时还会通过相关度和数据挖掘形成新的信息来强壮本系统的规则库。这个过程产生了评论规则库。当规则库趋近成熟时分类结果更趋于所需分类结果。在程序中还涉及到可以切换人工手动挑选的功能,本文认为这是必不可少的,正所谓人工智能与人工密不可分,系统日志功能为系统的正常运行保驾护航。本系统的开发语言Java,采用JSP技术实现网页界面。Java最大优点是跨平台能力强,系统运行稳定。在大的数据处理的微博评论分类系统中,一个稳定的代码平台是刚性前提。以JS和CSS完成美化页面效果o SQL Server 2000为数据存储数据库,SQL Server2000数据库技术成熟,补丁完善。系统采用BS结构原因是在网络发展迅猛的今天通过网络浏览器就可以使用系统减少了安装环境步骤同时随时随地可以使用。
基于规则和相关度的微博垃圾评论检测系统及实现
这是一篇关于微博,微博评论,分类,规则,相关度的论文, 主要内容为微博的使用在生活中已经成为一个很重要的信息来源或工作或娱乐或推广或寻觅,随着微博使用量的扩大,微博评论也变得丰富多彩,甚至有时回复成为了亮点。也正因此如此,越来越多的人开始关注微博评论,甚至是一些别有用心的垃圾评论制造者。然而微博垃圾评论的出现,让评论的形象大打折扣。因此本文重点是发现并处理微博中的垃圾评论,总结垃圾评论的规则和通过相关度判断出评论的发展趋势并利用WEB开发的B/S结构构建微博评论分类系统。新浪微博是当今微博几大平台之一,技术成熟的API接口为很多第三方开发用户提供了方便。本系统从新浪微博数据平台API接口下载微博评论,并作为实验样本,导入自行开发的垃圾微博评论分类系统中,存储到指定数据库,通过参数设定设定参数的初期规则库。将数据到如分类系统经过规则库过滤形成分类,在此同时分类的评论增强了评论规则库的成熟度。在过滤过程中使用到了神经网络和数据挖掘理论。利用神经网路来联系数据与数据之间的关系,通过长期总结的规则来评判评论的分类情况。本系统的特色在系统中的产生垃圾评论的同时还会通过相关度和数据挖掘形成新的信息来强壮本系统的规则库。这个过程产生了评论规则库。当规则库趋近成熟时分类结果更趋于所需分类结果。在程序中还涉及到可以切换人工手动挑选的功能,本文认为这是必不可少的,正所谓人工智能与人工密不可分,系统日志功能为系统的正常运行保驾护航。本系统的开发语言Java,采用JSP技术实现网页界面。Java最大优点是跨平台能力强,系统运行稳定。在大的数据处理的微博评论分类系统中,一个稳定的代码平台是刚性前提。以JS和CSS完成美化页面效果o SQL Server 2000为数据存储数据库,SQL Server2000数据库技术成熟,补丁完善。系统采用BS结构原因是在网络发展迅猛的今天通过网络浏览器就可以使用系统减少了安装环境步骤同时随时随地可以使用。
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