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多源大数据背景下的机器学习技术应用研究 版权信息
- ISBN：9787576825619
- 条形码：9787576825619 ; 978-7-5768-2561-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
多源大数据背景下的机器学习技术应用研究 内容简介
笔者近几年致力于机器学习技术在不同领域的应用研究，如基于企业流程行为大数据的半监督聚类关键技术研究、基于多源大数据的网络舆情相关研究等。网络舆情研究呈现多学科交叉、多视角融合的趋势，各个主题的研究贯穿于整个舆情事件生命周期，支撑舆情理论与实证研究体系的发展。本书基于作者近年来的研究成果，重点研究新媒体背景下，机器学习技术在网络舆情预测中的应用，并根据研究结果提出相关舆情应对策略。除此之外，本书还基于机器学习技术对舆情事件中网民情绪和行为对舆情演化及各类舆情现象产生的深层影响进行剖析，辅助政府对潜在不安因素进行及时管控和干预，实现舆情的正确引导。同时，借助情感分析、主题词提取等机器学习技术，研究多平台、多视角下政务新媒体在舆情传播过程中的影响，为政府充分发挥政务新媒体的传播力优势引导舆情走向提供新思路、新方法。
多源大数据背景下的机器学习技术应用研究 目录
**部分概述
第1章绪论
1.1网络舆情相关研究
1.2本书研究内容及章节安排
1.3研究方法
1.4本书贡献
第2章相关理论与技术概述
2.1相关理论和概念
2.2相关技术
第二部分基于舆情现象识别视角的网络舆情预测
第3章面向非均衡事件子集的舆情反转预测
3.1舆情反转概述
3.2基于改进SMOTE算法与集成学习的奥情反转预测
3.3基于舆情事件演化分析及改进KE-SMOTE算法的舆情反转预测
3.4舆情反转应对策略
3.5本章小结
第4章网络暴力类舆情事件演化及预测
4.1网络暴力概述
4.2网络暴力国内外研究现状
4.3网络暴力类奥情事件演化分析
……
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