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利用相关机器学习算法实现新闻分类

利用相关机器学习算法实现新闻分类

作者：吴毛毛华中科技大学

学位级别：硕士

在互联网技术高速发展的今天,“机器学习”已经成为了当下各学者甚至是各大商业公司口中的流行词汇,甚至愈演愈烈,上升到了无论是尚未毕业的学生还是在岗位奋斗数十年的IT工作者,都纷纷开启了机器学习模式。关于机器学习的改进理论也不... 详细信息

在互联网技术高速发展的今天,“机器学习”已经成为了当下各学者甚至是各大商业公司口中的流行词汇,甚至愈演愈烈,上升到了无论是尚未毕业的学生还是在岗位奋斗数十年的IT工作者,都纷纷开启了机器学习模式。关于机器学习的改进理论也不断被提出。而中文文本分类是该理论领域的一个关键部分,是我们还需要不断优化的一个重要课程。随着互联网信息的爆炸式增长,如何使得文本精准排序进而使得信息检索更加简便,点对点地满足用户需求,是我们需要持续奋斗的目标。本文主要是采用了今日头条共六个类别的新闻数据,对于文本分类涉及的相关技术进行了详细描述和讨论。本文的开头部分介绍了该技术的研究历程及提出这一课题的意义;然后花了大量的篇幅介绍了文本数据预处理的步骤,包括去除噪声数据、文本分词、向量空间模型、特征表示及降维等相关技术。在传统的卡方统计量检验中,引入了词频和逆文档频率,将这一方法应用到特征选择中去。接着,本文主要论述了支持向量机、朴素贝叶斯及随机森林算法。最后,本文设计了完整的中文新闻分类系统,把样本集按照7:3的比例划分训练集与测试集。在训练过程中,分类器选用朴素贝叶斯算法、支持向量机、随机森林模型,特征选择分别选用卡方统计量和改进的卡方统计量,共有六组实验组。检验部分用AUC、准确率(十折交叉验证)。综合分析,改进的卡方统计量检验在支持向量机、朴素贝叶斯这两个分类中对全局分类效果都有一定程度的提高,而且随机森林的整体分类效果比朴素贝叶斯、支持向量机要好一些,并在本章最后深入研究了导致这个效果的原因,同时也对本文的不足加以点出并对文本分类的研究前景作出展望。

关键词：文本分类向量空间模型支持向量机朴素贝叶斯随机森林

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一种改进的数据流最大频繁项集挖掘算法

计算机工程与科学 2014年第5期36卷 963-970页

作者：胡健吴毛毛江西理工大学信息工程学院江西赣州341000

提出了一种基于DSM-MFI算法的改进算法DSMMFI-DS算法,它首先将事务数据按一定的全序关系存入DSFI-list列表中;然后按排序后的顺序存储到类似概要数据结构的树中;接着删除树中和DSFI-list列表中的非频繁项,同时删除窗口衰退支持数大的事... 详细信息

提出了一种基于DSM-MFI算法的改进算法DSMMFI-DS算法,它首先将事务数据按一定的全序关系存入DSFI-list列表中;然后按排序后的顺序存储到类似概要数据结构的树中;接着删除树中和DSFI-list列表中的非频繁项,同时删除窗口衰退支持数大的事务项;最后采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略来挖掘数据流的最大频繁项集。通过用例分析和实验表明,该算法比DSM-MFI算法具有更好的执行效率。

关键词：数据挖掘数据流界标窗口最大频繁项集窗口衰减支持数

基于云计算的智能电网中智能营销系统架构研究及实现

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基于云计算的智能电网中智能营销系统架构研究及实现

作者：吴毛毛华北电力大学

学位级别：硕士

随着现代网络技术的高速发展与电网智能化程度的不断提高，开放式平台成为了构建现代电网智能运作，电力系统不同部门互联互通的信息网络，实现整个电力营销业务自动化，促进电网企业向智能化迈进的基础。Hadoop便是一个这样的平台，它... 详细信息

随着现代网络技术的高速发展与电网智能化程度的不断提高，开放式平台成为了构建现代电网智能运作，电力系统不同部门互联互通的信息网络，实现整个电力营销业务自动化，促进电网企业向智能化迈进的基础。Hadoop便是一个这样的平台，它拥有开放式的平台技术与开源的计算方法，是目前最广泛应用的云计算开发平台。架构是应用系统中最本质的部分，是系统在其应用领域的高层抽象。本文深入研究了Hadoop开放式共享存储与分析系统，在此基础上搭建小型Hadoop平台，介绍了MapReduce编程原理、HDFS分布式文件系统、HBase数据库等一系列现代信息技术及其与现有系统的交互方式，并在实践的基础上探讨平台功能的优化方向。以胖服务器，瘦客户端的思想探讨以云计算模式分析和共享数据的过程，结合电力营销领域技术工作，设计得出一种现代电力系统营销架构——基于Hadoop的电网智能营销体系结构，研究其功能流程。以能耗统计模块为例，使用MapReduce编程方法模拟实现大规模用电户端用电信息的统计，实验验证了现代电力企业营销模式变革的可行性。总之，本文以现有的电力网络为依托，以国家智能电网发展规划为理论依据，以云计算Hadoop技术为平台基础，构建了基于云的智能电网中电力营销体系结构，充分发挥云计算模式的优势，提供服务器与客户端开放互联的交互，强大的系统后台管理，统一便捷的资源分配，真实的反映了智能电网营销系统的本质，为智能电网的实现提供了宝贵的理论依据与现实意义。

关键词： Hadoop MapReduce HDFS 智能电网电力营销体系结构

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数据流频繁模式挖掘算法的研究

数据流频繁模式挖掘算法的研究

作者：吴毛毛江西理工大学

学位级别：硕士

数据流是一种以高速连续形式到来的有序项集，它不同于传统的数据库中的数据。数据流具有连续、实时、无限等特点，并且是快速到来的数据。由于流数据明显区别于静态数据，现有的对数据频繁项集挖掘的算法和技术很难适用于数据流。现在... 详细信息

数据流是一种以高速连续形式到来的有序项集，它不同于传统的数据库中的数据。数据流具有连续、实时、无限等特点，并且是快速到来的数据。由于流数据明显区别于静态数据，现有的对数据频繁项集挖掘的算法和技术很难适用于数据流。现在很多学者对数据流中的频繁项集挖掘进行了研究，数据流的频繁项集挖掘已经成为了数据挖掘任务中的主要问题之一。论文对国内外数据流挖掘的研究现状进行了介绍，对数据挖掘的应用和相关挖掘技术，数据流的频繁模式挖掘的主要问题和数据流挖掘窗口机制进行了概述。针对现有的数据流频繁模式挖掘算法：挖掘历史事务数据流中的频繁项集DSM-FI算法、挖掘任意滑动时间窗口内的频繁模式MSW算法、挖掘滑动窗口中的事务数据的频繁项集MFI-TransactionSW算法分别进行了分析和总结。基于MFI-TransactionSW算法提出了界标窗口中的频繁项集挖掘算法MFI-TransactionLW算法，该算法采用位图结构存储项，同时不断更新BSIR-list头项列表，创建BSFP-tree频繁模式树，通过自顶向下的搜索策略来发项频繁项集。通过用例分析来对MFI-TransactionSW算法和MFI-TransactionLW算法进行存储结构的比较，用实验证明了MFI-TransactionLW算法比MFI-TransactionSW算法执行的时间效率高，所占用的内存空间少。本文最后提出了一种改进的最大频繁项集挖掘算法DSMMFI-DS算法，该算法将流数据按一定全序顺序排序存入DSFI-list列表中，然后按全序排序后的顺序存储到类似概要数据结构的DSSEFI-tree树中，接着删除树中和DSFI-list列表中的非频繁项，同时删除窗口衰减支持数小的事务项，最后采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略来挖掘数据流的最大频繁项集。并通过用例分析对DSM-MFI算法和DSMMFI-DS算法进行存储结构的比较，用实验证明了该算法比DSM-MFI算法具有更好的执行效率。

关键词：数据流数据挖掘界标窗口最大频繁项集

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让居民住进“桃源” 002

主动求变还是压力使然？“供给者”变革视角的IT企业AI转型与业绩增长组态研究

南昌日报

作者：吴毛毛庄艳

老旧社区该如何提高颜值，提升居民的幸福感？近年来，西湖区探索出了一套切实有效的办法——由政府出资，居民投票决定改哪里、怎么改。改造后的社区干净美丽又有特色，居民幸福指数越来越高。1月3日，记者在桃苑住宅二区看到，小区干...

老旧社区该如何提高颜值，提升居民的幸福感？近年来，西湖区探索出了一套切实有效的办法——由政府出资，居民投票决定改哪里、怎么改。改造后的社区干净美丽又有特色，居民幸福指数越来越高。1月3日，记者在桃苑住宅二区看到，小区干净整洁，景观造型典雅独特，居民们脸

关键词：

来源： cnki报纸评论

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南开管理评论 2024年

作者：阮昊怡朱镇池毛毛中国地质大学（武汉）经济管理学院湖北经济学院

企业AI转型延续并发展了组织数字化转型的思路，但多数研究是从“使用者”视角开展的。由于IT企业的AI转型通过研发和技术服务输出来表征其转型行动，本文基于）的IS资源/能力管理架构，从“供应者” 变革角色提出AI转型理论框架，在战... 详细信息

企业AI转型延续并发展了组织数字化转型的思路，但多数研究是从“使用者”视角开展的。由于IT企业的AI转型通过研发和技术服务输出来表征其转型行动，本文基于）的IS资源/能力管理架构，从“供应者” 变革角色提出AI转型理论框架，在战略导向、创新吸收以及合法性约束三大维度提出影响IT企业AI转型的五个条件，试图识别影响绩效获取的关键模式。基于44家企业的一手调研客观数据，采用fsQCA方法识别了3种高绩效和4种低绩效组态结构。研究发现，AI战略导向和内部知识吸收是IT企业的AI转型高绩效实现的根源，抽象为“创新导向调整型”、“战略驱动变革型”和“自主创新深耕型”3种关键转型路径。而低绩效的所有组态均呈现AI导向不明确、吸收能力弱或合法性压力大并存的特征，表明 “被动”转型是无效的转型模式。本文进一步归纳了五个研究命题，揭示了IT企业独特的AI转型路径特征和作用机制，补充了以前强调组织能力重构的观点，深化了针对“供给型”变革的组织AI转型的理解。

关键词： AI转型 IT企业 AI导向知识吸收压力响应组态分析

BiOBr基催化剂的制备及其光催化固氮性能研究

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BiOBr基催化剂的制备及其光催化固氮性能研究

作者：牛毛毛延安大学

学位级别：硕士

氨（NH）不仅是地球中氮循环的关键中间体,而且是新一代无碳能源的载体,广泛应用于纺织工业、农业和食品生产。随着全球人口的快速增长,在自然界中形成的NH与人类的需求量之间的差距逐渐增加。1909年,Haber-Bosch工艺被发明,这是人们第... 详细信息

氨（NH）不仅是地球中氮循环的关键中间体,而且是新一代无碳能源的载体,广泛应用于纺织工业、农业和食品生产。随着全球人口的快速增长,在自然界中形成的NH与人类的需求量之间的差距逐渐增加。1909年,Haber-Bosch工艺被发明,这是人们第一次能够大规模获得NH。为了实现这一过程,需要极端条件,包括高温（400-500℃）和高压（15-25 MPa）。此外,氢气（H）来源于水的还原反应,它不仅消耗大量的燃料,而且产生二氧化碳（CO）。因此,研究人员正在不断地开发更加低成本、环保、温和条件下人工固氮的方法。近年来,光催化固氮工艺受到人们的广泛关注。与Haber-Bosch工艺法相比,光催化固氮还原工艺采用水（HO）作为氢源,可显著降低能耗和二氧化碳排放,是实现氨温和生产的潜力来源。光催化固氮的过程可以分为两大步骤。首先,半导体在光照射下被激发,导致光生电子和空穴移动到导带（CB）和价带（VB）。随后,光生空穴将水氧化为O,而光生电子将N还原为NH。然而,光催化固氮技术仍面临着一些待解决的问题。首先,O的高电位阻碍了氮气还原半反应（NRR）和氧化半反应（OER）的进行。其次,N分子在光催化剂上的吸附和活化较为困难,极大地限制了其固氮能力。第三,电子和空穴易于复合,这是几乎所有光催化体系的缺点,导致了低的NRR性能。因此,合成制备具有优异性能的光催化剂是目前研究的关键。目前,铋基材料广泛应用于光催化体系。其中,BiOBr（BOB）是潜在的氮还原光催化剂。此外,MXene作为过渡金属碳化物/碳氮化物的二维层状材料,由于其优良的导电性、亲水性和稳定的化学结构,已广泛地应用于化学、储能和光催化固氮等。本文以BOB为主催化剂,通过金属离子掺杂和构建异质结等改性策略,有效调控其电子结构、活化位点和载流子分离,从而显著降低N分子在铋基催化剂表面的活化能垒,提高固氮的光催化性能。本论文主要进行以下两方面的研究工作:（1）采用一步溶剂热法合成一种新型的BiOBr@Bi/TiCT复合材料,用于氮还原反应。研究表明,双欧姆结与SPR效应具有显著的协同作用,显著拓宽光响应范围,提高催化剂的氧化还原能力,加速界面电子从BiOBr的导带转移到金属Bi和TiCT。Bi和TiCT在欧姆结的作用下有效地积累了半导体光催化剂中的光生电子,BiOBr@Bi/TiCT在可见光复合催化剂作用下,连续3小时获得了53.86μmol·g的氨产率,含量分别为BiOBr和TiCT的3.2倍和53.8倍。（2）采用溶剂热法合成一种新型的具有S型异质结的Ti-BOB/BiS光催化剂,异质结的构筑协同调控电子结构并形成内建电场,进一步增强光催化固氮性能。Ti离子的引入,使得BOB的晶格结构发生改变,催化剂带隙变窄。BiS与Ti-BOB的最佳比值为5%,在模拟太阳光照射下,NH的合成速率达到158.09μmol·h·g。BiS与Ti-BOB之间形成的异质结促进了光生电子和空穴的选择性积累,为光催化反应提供了必要的N还原电位和水氧化电位。

关键词： BiOBr 异质结载流子调控光催化固氮

小样本下基于Bootstrap-EB方法的地震人员死亡评估研究

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小样本下基于Bootstrap-EB方法的地震人员死亡评估研究

作者：魏毛毛兰州财经大学

学位级别：硕士

在大数据和人工智能的时代背景下,小样本的统计估计问题仍是需要攻克的难题,而地震中人员死亡数的评估同样是小样本问题,因此,论文旨在利用经验贝叶斯方法,构建基于扩大样本数据的经验贝叶斯估计方法,并以1950-2022年中国大陆地区历史... 详细信息

在大数据和人工智能的时代背景下,小样本的统计估计问题仍是需要攻克的难题,而地震中人员死亡数的评估同样是小样本问题,因此,论文旨在利用经验贝叶斯方法,构建基于扩大样本数据的经验贝叶斯估计方法,并以1950-2022年中国大陆地区历史震例数据进行该方法的研究,以期望科学评估地震造成的人员死亡损失并为地震应急救援决策部署提供新的理论方法与科学依据。首先,论文对地震人员死亡从时间分布、空间分布及对影响地震人员死亡因素方面进行分析,对主要影响因素极震区烈度、发震时间及人口密度进行分析,并基于这三个主要影响因素建立三级归类场景。其次,构建Bootstrap-EB的小样本估计方法,采用Bootstrap重抽样法对各场景下地震人员死亡数据进行扩充,并对扩充后的虚拟数据进行质量评估;再将扩充后的数据进行极大似然估计将其估计结果作为先验分布,采用贝叶斯公式给出不同场景下地震人员死亡变化分布函数;进而根据实际情况对后验分布进行截断分析,以明确地震人员死亡的不确定性变化范围及死亡率区间概率值。最后,对Bootstrap-EB方法进行评估,针对该方法所估算的地震人员死亡率及死亡人数进行点估计和区间估计结果进行评估,具体地,随机选取历史震例检验该结果的精度及交叉验证该评估方法的稳定性;再将该方法与贝叶斯方法、极大似然估计方法以及业内模型进行对比;结果表明该方法的估计效果较高,并与实际情况较为相符,为地震灾区紧急救援工作提供支持,帮助合理分配抗震救援和医疗人员,提供决策依据。

关键词： Bootstrap重抽样经验贝叶斯估计死亡率区间地震人员死亡评估