给大家分享6篇关于共现分析的计算机专业论文

今天分享的是关于共现分析的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到共现分析等主题,本文能够帮助到你

中国大陆“新媒体研究”知识图谱分析——基于1998-2016 CSSCI数据库

这是一篇关于新媒体研究,知识图谱,可视化,共引分析,共现分析,CiteSpace的论文, 主要内容为本研究借助CiteSpace、Ucinet等网络绘制、分析软件,采用词频分析、共现分析、共引分析等文献计量学方法以及社会网络分析等多种研究方法,对国内1998-2016年间CSSCI期刊发表的9162篇新媒体研究类论文从关键词、引文、作者、期刊、机构等角度进行了全景式描绘,构建了我国新媒体研究近二十年来的知识图谱。通过关键词共现分析、K-core网络分析及突现值检测,研究揭示了国内新媒体研究主流领域演进脉络与总体趋势,发现以微博为代表的社交媒体的兴起对新媒体研究的冲击最为巨大,热点议题演进以2008年为分水岭出现明显代际更迭。早期的一些研究热点渐渐退出主流领域,而社交媒体、媒介融合、大数据及其应用、网络舆情监管等相关议题热度持续升温,方兴未艾。我国新媒体研究各个时间段的议题都展现了以业界实践、技术革新为导向的显著特征,暴露了议题时效性过强,研究缺乏体系性和整体性,盲目追随热点,尚未形成理论基础等问题。通过对引文、作者、期刊及机构进行共引分析和共现分析,揭示了国内新媒体研究领域的关键文献、核心期刊、权威作者及高产机构等信息,发现关键文献数量偏低,各个细分领域缺乏共同知识基础;高产作者群以50、60后的知名学者为主,大多来自一流的新闻传播或信息管理院校,作者合作模式单一且网络结构不稳定;机构方面,新媒体研究仍以高校为主导,一流新闻院校优势垄断地位明显,但一些非知名新闻传播院校也在慢慢崛起。机构间鲜有合作关系建立,开放交流程度远远不够。

基于CLSVSM的协同过滤推荐算法研究

这是一篇关于共现分析,评分矩阵,协同过滤推荐算法,相似性,相对共现强度的论文, 主要内容为现如今互联网“信息过载”以及互联网用户“信息迷航”的形势越来越严峻,为了应对这些问题,推荐系统因其具有过滤信息的功能被大规模应用在社会网络、电子商务、个性化娱乐等众多领域。作为推荐领域中被广泛研究的协同过滤推荐算法,相似度的计算是其核心,但用户评分矩阵的稀疏会导致相似度计算准确度大大下降,从而降低推荐结果的准确度。针对这一问题,文章在传统的协同过滤基础上提出了基于共现潜在语义向量空间模型(CLSVSM)的推荐算法,将共现分析理论与方法应用于推荐中,通过挖掘用户评分信息的潜在共现关系,以共现强度估计评分缺失单元,不仅得出合理评分,且弱化由于评分稀缺对推荐准确度的影响。本文先通过CLSVSM对项目以及用户进行二元与三元共现分析,得到项目(用户)共现矩阵以及项目(用户)共现相对强度矩阵,然后利用项目(用户)之间的潜在共现关系,通过加权平均法和最大值法两种方法对原始评分矩阵中的缺失单元进行评分估计,最后利用新得到的评分矩阵来进行基于项目和基于用户的协同过滤推荐,在此基础上得到基于项目共现的协同过滤推荐算法和基于用户共现的协同过滤推荐算法。为了验证理论的有效性,文章利用均方根误差与平均绝对误差两个评价指标对改进算法进行了多组实验分析与比较,在实验验证了算法具有优良性的基础上,进一步对两种补全方法做了比较。最后,本文将推荐结果做了可视化展示。实验结果表明:基于项目共现和基于用户共现进行的推荐结果较传统协同过滤算法都表现出更加准确的推荐结果,说明基于共现关系计算出的电影(用户)之间的相似性更准确,有效地减小了数据稀疏性对推荐结果的影响,显著提高了推荐质量。另外,通过对实验结果的分析发现,加权平均法更适合用于基于二元共现的推荐算法中,最大值法更适合用于基于三元共现的推荐算法中。

基于潜在共现的推荐算法研究及其应用

这是一篇关于推荐算法,评论挖掘,特征抽取,共现分析,CLSVSM的论文, 主要内容为推荐系统已有二十多年的发展,最初多用于电子商务网站,目前已经广泛应用到相当多的领域,包括电子商务、影视、音乐、社交平台、新闻信息、广告等。网络技术的发展使得我们获得的用户行为数据越来越多,数据的类型也随之增加,因此我们应该充分利用这些数据,更好的挖掘用户的潜在需求。一方面将用户需要的信息和热门物品或者长尾物品展现给他,另一方面也有利于信息生产者营销自己的产品。几乎所有的推荐系统都是由前台展示页面、后台的日志系统以及推荐算法系统三部分构成。推荐算法是推荐系统研究的核心,目前单一的推荐算法通常会存在冷启动等问题。因此本文将基于邻域的推荐算法与基于内容的推荐算法相结合,进行混合推荐。混合推荐算法弥补了单一推荐算法存在的缺陷,使得给用户的推荐列表更精确,推荐更全面。推荐算法离不开用户或者项目之间的相似性度量,通常由于项目和用户数量庞大,用户-项目评分矩阵非常稀疏,设计出的推荐算法存在推荐不精准的问题。本文针对这一问题提出将共现潜在语义空间模型(CLSVSM)运用到推荐算法的设计中,将“共现”概念运用到推荐算法中,用“共现强度”代替传统推荐算法的相似性度量,并对用户-评分矩阵进行补全。传统推荐算法还存在只采用单一的评分数据或者采集网络用户浏览数据进行建模推荐的问题。这些推荐模型在网页内容日渐丰富以及用户个性化要求的提升已经显示出很大的不足。进入大数据时代,网络用户的个性化需求不断增多,数据的结构也丰富起来,不仅仅是数字,还有文字、图片等。因此本文在传统的利用评分数据建模的基础上加入了文字评论数据,评论数据不仅可以描述商品特征,而且能表达出用户对商品的情感倾向。文章采用的是美团评论数据,包括评分数据和评论文本数据,对评论数据从不同维度充分挖掘,并将其进行分词处理和特征词提取,然后对评论文本建立情感词典进行情感分析。既充分利用了评论文本数据,又提高了推荐系统的推荐精准度,实验结果良好,证实了算法的可行性。

长三角一体化学术研究现状与热点分析——基于CNKI的文献计量研究

这是一篇关于长三角一体化,文献计量,知识图谱,共现分析的论文, 主要内容为长三角是我国重要的经济增长极之一,是目前我国区域一体化起步最早、基础最好、程度最高的地区。作为国家重大战略的重要承载区和示范区,长三角承担着世界级城市群建设、全球科创中心建设的历史使命。推动和落实国家战略,是新时代长三角区域发展的重要内容,也是统筹和指导各地有序推进长三角一体化发展的重要方向。为了明确长三角一体化研究现状及研究成果,探索未来长三角一体化发展趋势,促进长三角高度全方位一体化发展。本文主要研究如下:一、对长三角一体化学术研究文献的外部特征进行分析。确定研究对象的数据来源、数据的选取标准以及检索式的表达,收集1994-2020年间知网收录的长三角一体化学术相关文献作为样本文献,绘制长三角一体化文献产出随时间变化图,结合相关法规政策划分出长三角一体化研究发展阶段,并对长三角一体化不同阶段文献产出变化特点以及背景原因进行分析。借助多种知识图谱软件并结合共词分析、社会网络分析等技术手段,分析长三角一体化学术研究的重要文献期刊来源,绘制长三角一体化学术作者和机构合作网络,并探究主流学术群体及合作动态。二、对长三角一体化学术研究的热点内容进行分析。运用共现分析法绘制长三角一体化关键词聚类知识图谱,整体把握长三角一体化研究热点;为进一步深入了解研究热点演变状况,绘制不同阶段关键词共现知识图谱,做到整体性和阶段性分析相结合的研究。三、结合长三角一体化学术研究现状及现实发展状况,为未来长三角一体化的理论研究和实际建设提出发展建议,助力长三角高质量一体化发展。本研究运用知识图谱和文献计量方法对长三角一体化学术研究热度变化、科研力量产出、研究热点和内容演变等情况进行分析,定性与定量相结合的分析方法贯穿于整个研究过程,丰富了长三角一体化研究的方式,相较于以往的研究,此次通过跨学科研究的方式将文献计量学引入长三角一体化研究领域。本文将长三角一体化学术研究分为四个阶段,并发现研究主体之间合作关系并不紧密,地区之间还存在一定的发展差距,并从理论和实践角度为未来长三角一体化发展提供参考建议。

基于CiteSpace的汉语教学研究现状和热点分析

这是一篇关于汉语教学研究,共现分析,共被引分析,CiteSpace,CSSCI的论文, 主要内容为近年来,我国汉语教学发展蒸蒸日上,众多学者加入汉语教学的研究之列,科研成果与日俱增,截止2021年12月31日在中国知网上搜索到汉语教学相关主题的文献可达55871篇。因此,对这些科研成果进行全面深入地分析有助于我们把握汉语教学研究的主体结构和发展趋势,为后续的研究提供新思路。CiteSpace是近年来兴起的可视化研究工具,它能客观呈现出某一领域的热点主题与演进趋势,从而了解该领域的知识体系。本文借助可视化分析软件CiteSpace5.8.R3,以信息可视化法、文献研究法、统计法为研究方法,对CSSCI数据库中2000-2021年722篇有关汉语教学的研究文献进行文献共被引、关键词共现、关键词突变分析,绘制出相关知识图谱,探寻出近二十二年汉语教学研究的知识基础、热点主题、历时演进以及发展趋势。通过对近二十二年我国汉语教学研究的引文文献和引文来源期刊进行共被引分析,总结出关于汉语教学研究的知识基础包含24篇文献以及11本中英文学术期刊。通过对文献中的关键词进行共现分析和聚类分析,认为汉语教学研究的热点主要集中在这五个主题:汉语教学的本体研究、教学法的研究、学生认知与习得的研究、汉语教材的研究、学科建设与事业推广的研究。由关键词时间线图谱和年度热点关键词统计表可以看出,汉语教学研究历时演进可划分为对外汉语阶段(2000-2004)→汉语国际教育阶段(2005-2018)→国际中文教育阶段(2019-)。借助关键词突现功能,对比分析其突现时间后,得到汉语教学最新研究前沿包括:国际中文教育、一带一路和新冠疫情下的汉语教学研究。