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基于机器学习的Online Judge System主题分析

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基于机器学习的Online Judge System主题分析

作者：刘健宇广州大学

学位级别：硕士

随着计算机教育的不断发展,程序设计教学作为计算机基础科学教育的核心课程正在受到越来越多的重视。很多高校开始结合程序设计在线评测系统(Online Judge System,简称OJ)进行培养计算机学生。国内外开发了许多OJ平台,同时网上存在着很... 详细信息

随着计算机教育的不断发展,程序设计教学作为计算机基础科学教育的核心课程正在受到越来越多的重视。很多高校开始结合程序设计在线评测系统(Online Judge System,简称OJ)进行培养计算机学生。国内外开发了许多OJ平台,同时网上存在着很多与之对应的解题报告,但是,OJ没有对题目知识点进行分类以及难度分级,而且网上海量的与之对应的题解资源,目前没有很好地组织并被使用。仅靠人工的方法难以应对网上海量信息的收集和处理,因此基于计算机的文本分类技术应运而生,并且研究的重点之一就是提高分类的精度。对于OJ问题,网上与之对应的题解可以看作解题代码以及解题思路两部分,而将解题思路从中提取出来,视为该题目的算法描述,就能够通过短文本分类问题将OJ题目有效的进行分类,甚至可以结合OJ题目的提交数据进行OJ题目的难度分级。基于OJ题目的算法特点,结合与之对应的题解短文本,首先,本文采取了朴素贝叶斯的算法对其进行分类,并对结果进行有效性分析;其次,进一步通过多种基础机器学习的算法对OJ主题分类的实验和分析,以此确定最适合的OJ主题分类的机器学习算法,提高准确性;然后,根据选择的合适算法,进一步通过集成算法提高对问题的普遍性;最后,结合OJ在线提交数据,可以得到具有指导意义和参考价值的OJ主题分类、难度分级,以及OJ题目的算法之间的内在联系。该研究成果不仅可以作为一种有效的指南OJ解决问题,同时也为学习算法提供了更加科学的匹配,并能为参与者提供各种编程大赛有参考价值。

关键词：短文本分析聚类分类 ACM/ICPC Online Judge System

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基于文本聚集策略的短文本主题演化研究

基于文本聚集策略的短文本主题演化研究

作者：张亚南合肥工业大学

学位级别：硕士

随着移动互联网的快速发展,尤其是如社交媒体,即时通讯等平台的发展,人们在网络上传递观点,分享信息,发布新闻,从而快速产生了大量短文本数据。从各类平台上识别追踪短文本的话题能够帮助我们更好地理解短文本数据中的关键信息以及当前... 详细信息

随着移动互联网的快速发展,尤其是如社交媒体,即时通讯等平台的发展,人们在网络上传递观点,分享信息,发布新闻,从而快速产生了大量短文本数据。从各类平台上识别追踪短文本的话题能够帮助我们更好地理解短文本数据中的关键信息以及当前时间段人们关注的热点话题。主题演化技术能够对文本数据在连续时间窗口之间的主题内涵演变进行观察和探索。传统的主题演化技术主要基于以LDA（Latent Dirichlet Allocation）为代表的主题模型。但是短文本数据具有特征稀疏和语义上下文依赖性强的特点,难以直接应用于传统的主题模型中去。另外,传统的主题内容演化主要是人工观察主题词的内涵变化,对主题在时间窗口之间的演化过程缺少系统性的理解。针对以上两个问题,本文提出的我们的研究方法:本文提出一种新的基于短文本聚集策略的主题建模方式。本文首先引入词嵌入技术Word2Vec和词语移动距离（Word Mover’s Distance,WMD）来充分利用短文本的语义信息,再利用文本聚类将短文本构造为伪长文本来扩充短文本特征,达到克服短文本特征稀疏的目的。本文在一个真实数据集上实验显示,本文的主题建模方法具有很好的主题抽取准确性。本文提出一种新的主题内容演化的形式。本文提出根据主题相似度将主题分阶段划分的演化框架,主题的演化过程分为新生、继承、分裂、合并和消亡。本文提出一种基于语义的主题相似度计算方式,根据阈值和不同时间窗口间的主题相似度将主题归类到上述框架中。同时本文还考虑了主题内容的情感极性演化。实验显示,本文提出的主题内容演化框架具有更好的主题表现形式。

关键词：主题演化文本聚类主题建模短文本分析

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基于大数据的组织评价新模式及实践

基于大数据的组织评价新模式及实践

作者：钱学胜上海交通大学

学位级别：硕士

在现代商业的运行过程中,组织评价起着至关重要的作用。它对组织的建立、方案制定、流程实施、结果反馈、成长发展均有着不可替代的作用。其中,评价的方法和评价数据的采集,作为评价体系的两大支柱支撑着评价体系的客观性和有效性。而... 详细信息

在现代商业的运行过程中,组织评价起着至关重要的作用。它对组织的建立、方案制定、流程实施、结果反馈、成长发展均有着不可替代的作用。其中,评价的方法和评价数据的采集,作为评价体系的两大支柱支撑着评价体系的客观性和有效性。而在传统的评价模式中,相较于数据的采集,评价方法的研究更多,也涌现出了更多的应用成果。但由于评价数据采集方面的局限,导致传统评价模式难以很好解决评价中主观因素的干扰问题和数据应用的领域局限问题。本文基于大数据的思想,通过改变评价数据的采集模式、降低数据收集粒度,提出了应用大数据进行组织评价的新模式,以求弥补传统评价中存在不足。最后给出了三个符合本文所述大数据组织评价数据模型特征,且应用不同技术、作用于不同场景的具体实践案例,包括应用个体短文本分析、情绪流捕捉和网络爬虫,从而证明新评价模型的有效性,并从另一全新视角展现了其为传统评价模式进行有效补充和额外风险预警的显著作用。

关键词：组织评价大数据短文本分析行为工程情绪识别网络爬虫

基于结构平衡的社交网络舆情正向引导学习方法探讨

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西华大学学报（自然科学版） 2019年第2期38卷 1-11页

作者：杜亚军吴越李显勇陈晓亮刘文君范永全西华大学计算机与软件工程学院四川成都610039

社交网络已经成为人们获取信息和进行社会交往的重要平台。一个话题经过众多网民评论与传播,可能演变成社会关注的热点舆情。在社交网络文本大数据背景下,从话题产生源头把握其演化趋势和发展规律,对负向或弱正向话题采用适当的策略加... 详细信息

社交网络已经成为人们获取信息和进行社会交往的重要平台。一个话题经过众多网民评论与传播,可能演变成社会关注的热点舆情。在社交网络文本大数据背景下,从话题产生源头把握其演化趋势和发展规律,对负向或弱正向话题采用适当的策略加以引导,使其朝着正向发展,对社会稳定具有重要意义。当前国内外相关研究尚处于起步阶段,理论方法和研究手段还不成熟。在综述的基础上,文章系统地提出网络舆情引导策略的理论与方法,包括社交网络舆情生命周期与结构平衡协同演化模型;基于网络结构平衡的结构洞分析、关键节点人物识别、同质化分析的舆情引导模型特征参数分析;社交网络舆情正向引导式学习模型、算法及系统。

关键词：网络结构平衡社交网络短文本分析网络舆情机器学习舆情引导

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舆情短文本挖掘的数学模型及其实现

数学建模及其应用 2018年第3期7卷 29-36,43页

作者：王超彭湃李波华中师范大学数学与统计学学院湖北武汉430079

传统针对文本数据的分析,往往基于词频、词频逆文本统计量作为文本的表示特征.这类方法往往只反映了文本的部分信息,忽略了文本的内在语义特征.本文研究了中文词语衔接的概率语言模型,其基本思想在于根据文本中词语出现的先后顺序进行... 详细信息

传统针对文本数据的分析,往往基于词频、词频逆文本统计量作为文本的表示特征.这类方法往往只反映了文本的部分信息,忽略了文本的内在语义特征.本文研究了中文词语衔接的概率语言模型,其基本思想在于根据文本中词语出现的先后顺序进行建模分析,该模型在短文本数据挖掘中能够很好地针对文本语义进行量化分析.主要解决两类问题:一、如何合理地将中文词转化为数字向量,并且保证中文近义词在数字空间特征上的相似性;二、如何建立恰当的向量空间,将中文文本的语义和结构特征等信息保留在向量空间中.最后结合某城市房屋管理部门留言板的实际留言文本数据,利用BP神经网络和RNN网络两种算法,实现概率语言模型的求解.与传统文本处理方法的对比说明,本文的模型方法针对短文本语义挖掘问题具有一定的优势性.

关键词：文本挖掘概率语言模型 BP网络 RNN网络短文本分析

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微博分析研究综述

河北科技大学学报 2015年第1期36卷 100-110页

作者：刘滨张静远刘强赵静阳李寒徐巍巍河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018

微博,是当前重要的社会信息传播平台之一,具有易操作、传播快等特点,人们可以通过微博直接快速地表达对突发事件、公众人物、热门产品等的观点。为了利用海量微博信息,需要综合多种分析方法挖掘其潜在价值。综述了当前微博分析领域的研... 详细信息

微博,是当前重要的社会信息传播平台之一,具有易操作、传播快等特点,人们可以通过微博直接快速地表达对突发事件、公众人物、热门产品等的观点。为了利用海量微博信息,需要综合多种分析方法挖掘其潜在价值。综述了当前微博分析领域的研究现状,提出了自主研发的微博分析系统,探讨了未来微博分析的研究方向。首先,介绍了微博分析的主要技术方法,包括利用微博开放平台和利用网络爬虫技术。利用微博提供的开放接口,可以方便快捷地获取微博信息,如微博内容、用户评论、用户个人详情、粉丝数、关注数等。但也存在诸多限制,如每小时只能抓取有限次数、微博平台并不开放所有信息资源等。利用网络爬虫技术可以获取更多信息,如基于全网的网络爬虫的信息采集技术可以覆盖更广的范围,基于主题的网络爬虫的信息采集技术可以选择性爬取预先设定的主题等。其次,介绍了目前微博分析的热点问题,包括微博用户行为和微博内容两方面。微博用户行为分析包括:1)传播网络研究,利用Gephi等可视化工具,呈现出微博在传播过程中的传播路径、传播范围、关键转发节点等信息,可用于预测未来传播情况;2)传播因素研究,通过分析用户行为,揭示信息传播的可能原因;3)用户影响力分析,不同学者给出不同的度量方法,而要精准地评价用户影响力需要综合考虑多方面因素,如粉丝数、转发数、被提及数、回复、社会关系等。关于微博内容的分析包括:1)微博文本预处理,包括分词和去停用词2个步骤;2)微博热点话题发现,常用方法包括基于词频的统计方法和文本聚类方法,这两种方法都有利于提高发现热点话题的效果,但没有考虑到话题动态演变的特性;3)情感分析,也被称为观点挖掘,一直是微博研究领域的热点问题,可以利用微博表情图片抽取情感词,并结合构建语义词典和机器学习的方法对微博进行情感分类,最终判断微博情感极性,可用于舆情监控、商业预测和产品选择等方面。再次,提出了自主研发的微博分析系统——阅微,重点介绍了其情感分析、地域分布和传播图3个模块。情感分析模块,基于情感词典的方法对用户的评论内容进行情感分类;地域分布模块,提取参与用户的地理位置信息并加以统计分析,呈现出微博传播在全国范围内的分布情况;传播图模块,利用可视化手段展现微博信息的传播扩散情况,如转发关系、转发层级、转发范围等情况。最后,归纳全文,从技术和应用2个方面归纳微博分析的挑战问题:可从技术上突破微博接口资源限制,提高微博分析的效率和精准度;同时从微博应用方面发展事件监控、管理和商业方面的应用。

关键词：数据库微博分析用户行为分析短文本分析网络爬虫阅微