新闻事件的文本挖掘

新闻事件的文本挖掘

一、引言

近年来，随着互连网的飞速发展和信息传播手段的不断进步，造成了大量的文本数据累积，其中很大一部分是短文本数据。这些数据中有很大一部分是只包含50-100个词的短文本数据，如文章摘要、电子邮件、图片标题、产品描述等。网页上的大部分信息都是短文本信息。文本挖掘技术对于从这些海量短文中自动获取知识、具有重要意义。本文介绍了文本挖掘在新闻文本挖掘中的应用，分析了新闻事件挖掘的研究现状。

二、文本挖掘概念

文本挖掘是采用计算语言学的原理对文本信息进行抽取的研究和实践文本

挖掘可以对文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析以及趋势预测等。Web文本挖掘和通常的平面文本挖掘有类似之处，但是文档中的标记给文档提供了额外的信息，可以借此提高文本挖掘的性能。

三、文本挖掘在新闻文本挖掘中的应用

"新闻的处理，是-种对事实的选择、安排、解释等意义化过程"，作为文字传播的一种特殊形态，新闻在语言表达上有着较为明显的个性特征，如篇章短小精干、表达客观公正、语言准确简洁等。新闻专题是指围绕某一个突发的新闻事件或某一个广泛受关注的问题提供详细、深入的资料。这样的专题信息目的明确、信息丰富，让人一日了然地清楚整个新闻事件的前因后果和来龙去脉，能够较好地满足读者的需要。但通常情况下，这些新闻专题都是经过专业人员加工处理的，即人工归纳到二起。新闻事件挖掘的目的是，是借鉴文本挖掘技术、文本分类和聚类技术，实现对新闻资料的自动组织、生成专题，以满足网络用户检索新闻信息的需要。专题的生成涉及到新闻事件的探测以及对新闻事件的跟踪。

四、新闻事件挖掘的研究现状

目前对于新闻事件的挖掘主要包括以下几类问题:

(→)主题发现与跟踪(TopicDetectionandTracking，TDT)

主题发现与跟踪旨在开发一系列基于事件的信息组织技术，以实现对新闻媒体信息流中新话题的自动识别以及对己知话题的动态跟踪。该研究作为一项1997年开始的公开测评而成为自然语言处理的→项研究热点。TDT包括五项子任务，即:主题分割、话题跟踪、新事件发现和报道关联发现。

主题分割主要采用相同词语数目和词语密度的方法，其优点在于简洁性和高效性，不受领域的限制。目前已有TextTiling算法等方法用于主题的分割。采用遗传算法对TextTiling算法中的参数进行优化，使得同→主题内的段落之间的总差异应尽可能地小，而不同主题间的总差异应尽可能地大。也有研究采用遗传算法来直接寻找主题的最优划分。骆卫华提出了基于分治多层聚类的话题发现算法，其核心思想是把全部数据分割成具有一定相关性的分组，对各个分组分别进行聚类，得到各个分组内部的话题(微类)，然后对所有的微类在进行聚类，得到最终的话题。

(二)热点趋势检测(EmergingTrendDetection，ETD)

热点趋势检测用来自动识别热点主题，从而识别主题趋势的变化。热点趋势检测主要包括三个部分:主题结构的识别，主题出现的检测和主题特征分析。总结了目前研究的ETD系统和商业的ETD系统，其使用方法大多数以关键词的词频分析为基础，形成相关主题的发展趋势。例如，采用关键词项词频分析的方法，寻找芯片封装领域内的技术发展规律。对于这类问题需要优化关键词的选择，看哪一个或者哪一些关键词与该主题上的关系最为密切。也有的研究使用序列模式挖掘来识别短语，生成短语的历史图，使用形状查询来识别指定趋势的短语。

(三)事件预测规则的发现

该问题主要采用文本挖掘技术，同传统的人工智能方法相结合，对于时序文档集的关联规则的进行挖掘，提供相应事件发生的预测规则。

很多研究根据互联网上的新闻稿来生成股票价格指数的规则。Wuthrich使用专家的先验知识，通过对过去的新闻中出现的关键词组的权重和对应的值产生可能性的规则，再利用这些规则对当天的新闻进行股票指数的预测。将关键词组转换成权重，采用基于规则、最近邻和神经网络的方法。Feldman等人使用多种分布模型对路透社的2万多篇新闻进行了挖掘，得到主题、国家、组织、人、股票交易之间的相对分布，揭示了一些有趣的趋势。而Mittermayer则自动对新闻稿进行预处理，将它们分成不同的新闻类型，其每→类都对股票价格升降有特定的影响，从而得到对应的交易指导规则。

五、结论

文本挖掘是挖掘的核心技术，将其文本聚类与分类等技术应用到新闻主题的检测与跟踪中，能自动在线检测内容不断更新的网络新闻主题，提高了处理的速度，能及时提取更多有价值的信息给用户，这是一个具有十分重要意义的课题，这项研究还需要进→步的深入。短文本挖掘技术是文本挖掘中的一个新兴的方向，针对于短文本特点的方法有待于人们的进-步研究

数据仓库与及数据挖掘文本分类实验报告

2015-2016学年第1学期实验报告 课程名称：数据仓库与及数据挖掘实验名称：文本的分类 实验完成人： 姓名：学号：

日期： 2015年 12月 实验一：文本的分类 1.实验目的 1)掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 2)掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模； 3)掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练 文本分类器； 4)利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 5)掌握评价分类器性能的评估方法 2.实验分工 独立完成 3.实验环境 基于Windows平台，使用eclipse开发。 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 Eclipse：一个开放源代码的/基于Java的可扩展开发平

台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。Eclipse最早是由IBM开发的，后来IBM将Eclipse作为一个开放源代码的项目发布。现在Eclipse 在https://www.wendangku.net/doc/1a19187801.html,协会的管理与指导下开发。 4.2特征提取与表达方法的设计 在此次实验中，我考虑了CHI特征提取的方法来建立数据字典。详细步骤见5.3描述。根据CHI特征提取，最终建立成数据字典，数据字典记录在目录E:\DataMiningSample\docVector下的allDicWordCountMap.txt 文档中。 最终的特征向量表达方式为：文档类别标识_单词词频。如：alt.atheism_abstact 1.0。其中alt.atheism为此文本所属的类别，abstact为对应的单词，1.0为该单词的词频数。 4.3分类算法的选择 本次实验使用的是朴素贝叶斯分类算法，朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。即： Document) P(Document P(Category | | * nt) Category) )/P(Docume P(Category 朴素贝叶斯模型：

文本挖掘论文：WEB文本信息的提取

文本挖掘论文：WEB文本信息的提取 【摘要】随着网络信息的迅速发展，网络信息量日益增加，怎样从海量的网络上提取有用的信息是web文本挖掘技术的重要应用方向。本文提出一种web文本挖掘系统的设计模型，为实现更深层次的信息处理做准备。 【关键词】文本挖掘 web 信息处理 一引言 web挖掘从数据挖掘发展而来，因此，其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但是，web挖掘与传统的数据挖掘相比有许多独特之处，web挖掘的对象是大量、异质、分布的web文档。由于web文档本身是半结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，因此，有些数据挖掘技术并不适用于web挖掘，即使可用也需要建立在对web文档进行预处理的基础之上。 二 web文本挖掘系统的设计 web文本挖掘系统能自由漫游web站点，在web上能按照某种策略进行远程数据的搜索与获取，并将挖掘文本集合在系统的本地数据库中。系统原型图，见图1。 1．文档采集器 利用信息访问技术将分布在多个web服务器上的待挖掘文档集成在web挖掘系统的本地数据库中。

2．文本预处理器 利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。 3．文本分类器 利用其内部知识库，按照预定义的类别层次，对文档集合或者其中的部分子集合内容进行分类。 4．文本聚类器 利用其内部知识库对文档集合或其中的部分子集的内容进行聚类。 5．多维文本分析引擎 web文本挖掘系统以引进文本超立方体模型和多维文本分析技术，为用户提供关于文档的多维视图。多维文本分析引擎还具有统计、分析功能，从而能够揭示文档集合的特征分布和趋势。此外，多维文本分析引擎还可以对大量文档的集合进行特征修剪，包括横向文档选择和纵向特征投影两种方式。 6．用户接口模块 在用户与多维文本分析引擎之间起桥梁作用。它为用户提供可视化的接口，将用户的请求转化为专用语言传递给多维文本分析引擎，并将多维文本分析引擎返回的多维文本视

【最新】python数据分析课程报告论文(附代码数据)

用python进行数据分析 一、样本集 本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的 样本如下： grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66]; 二、数据分析 1.中心位置（均值、中位数、众数） 数据的中心位置是我们最容易想到的数据特征。借由中心位置，我们可以知道数据的一个平均情况，如果要对新数据进行预测，那么平均情况是非常直观地选择。数据的中心位置可分为均值（Mean），中位数（Median），众数（Mode）。其中均值和中位数用于定量的数据，众数用于定性的数据。 均值：利用python编写求平均值的函数很容易得到本次样本的平均值 得到本次样本均值为109.9 中位数：113 众数：116 2.频数分析 2.1频数分布直方图 柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下：

数据挖掘考试题库

1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？ 从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。 数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。 2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？ 粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。按粒度组织数据的方式主要有： ①简单堆积结构 ②轮转综合结构 ③简单直接结构 ④连续结构 3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。 概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。 逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。 物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: 存取时间、空间利用率和维护代价等。 提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。 4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？ 原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。 为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。

基于机器学习的文本分类方法

基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。

数据挖掘论文

数据挖掘课程论文 ——————数据挖掘技术及其应用的实现 数据挖掘技术及其应用的实现 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分

数据挖掘中分类技术应用

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述： 训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器 分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决 最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。 神经网络 神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，在将简单的单元连接成较复杂的系统后，通过并行运算实现其功能，其中系统的知识存储于网络结构和各单元之间的连接权中。在学习阶段，通过调整神经网络的权值，达到对输入样本的正确分类。神经网络有对噪声数据的高承受能力和对未经训练数据的模式分类能力。神经网

络概括性强、分类精度高，可以实现有监督和无监督的分类任务，所以神经网络在分类中应用非常广泛。 在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。网络的每一个输入节点对应样本一个特征，而输出层节点数可以等于类别数，也可以只有一个，（输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个）。在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。 除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：

学习资料：文本数据挖掘

学习资料：文本数据挖掘（Test Mining） 在当今世界，一个人或一个组织所获得的文本信息集合十分巨大，而且文本信息集合还在不断地更新和增加，信息检索等技术已不能适应当今文本信息处理的需要，因而，人们开始使用文本挖掘技术来解决这一难题。 1、定义 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支，由机器学习、数理统计、自然语言处理等多种学科交叉形成。 2、功能 文本挖掘可以对大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析等。 （1）文本总结 文本总结是指从文档中抽取关键信息，用简洁的形式对文档内容进行摘要或解释。用户不需要浏览全文就可以了解文档或文档集合的总体内容。文本总结在有些场合十分有用，例如，搜索引擎在向用户返回查询结果时，通常需要给出文档的摘要。目前，绝大部分搜索引擎采用的方法是简单地截取文档的前几行。 （2）文本分类与聚类 文本分类是指按照预先定义的主题类别，为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样，用户不但能够方便地浏览文档，而且可以通过限制搜索范围来使文档的查找更为容易。利用文本分类技术可以对大量文档进行快速、有效的自动分类。 文本聚类与文本分类的不同之处在于，聚类没有预先定义好主题类别，它的目标是将文档集合分成若干个簇，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能地大，而不同簇间的相似度尽可能地小。 （3）关联分析 关联分析是指从文档集合中找出不同词语之间的关系。 3、典型应用方法——共词分析 共词分析法主要是对一对词两两统计其在同一篇文献中出现的次数, 以此为基础对这些词进行分层聚类, 揭示出这些词之间的亲疏关系, 进而分析它们所代表的学科和主题的结构变化。 其思想来源于文献计量学的引文耦合与共被引概念, 其中, 共被引指当两篇文献同时被后来的其他文献引用时, 则这两篇文献被称作共被引, 表明它们在研究主题的概念、理论或方法上是相关的。两篇文献共被引的次数越多, 它们的关系就越密切, 由此揭示文献之中的亲疏关系。 同理, 当一对能够表征某一学科领域研究主题或研究方向的专业术语( 一般为主题词或关键词) 在一篇文献中同时出现, 表明这两个词之间存在一定的关系, 同时出现的次数越多, 表明它们的关系越密切、距离越近。 共词分析通常可以分为3个步骤。

数据挖掘课程实验最终报告

数据挖掘课程实验最终报告 王丹 杨亮 朱鹏飞 文本分类和主题提取 实验内容简介： 文本分为10个类别，每个类别有200篇文章，每篇文章大概3000字，属于长文本分类，对于每个类别，提取其中的主题内容。 一、预处理阶段 首先需要对文本进行预处理， 1）去掉不相关的header，footer以及其他注释信息 2）去除文本分行标志的“\r\n”，合并为一个段落 3）将处理好的文件放到新的目录下，目录结构和之前的结构相同。 二分词 对上一步进行预处理的文本进行分词，分词后放到新的目录下，目录结构仍然保持和之前的目录结构一致。 三对预处理的文本进行打包 本次步骤主要是实现一个训练用语料数据结构，为做计算tf-idf向量空间模型做准备 1首先定义训练集的数据结构 定义训练集对象：data_set 使用python的bunch类提供一种key,value的对象形式 Target_name：所有分类集名称列表 Label:每个语篇定义分类标签列表

Filenames：分词后语篇路径 Contents:分词后语篇内容 2 从分词语料库中将所需信息读入训练集的数据结构中 3 将训练集持久化为一个数据对象文件 4 读出数据对象文件，验证持久化的正确性。 四对打包后的数据计算tf-idf权重，并持久化词包文件 1 导入训练集 2 从文件导入停用词表，并转换为list 3 创建词袋数据结构，并配置停用词表 4 统计每个词语的tf-idf权值。 使用Tdidfvectorizer计算tf-idf权值。 五对测试集进行分类 1 确定测试语料：对测试语料进行预处理 2 对测试语料进行分词 3 导入测试语料：随机选取测试语料类别并记录 4 导入训练词袋模型含vocabulary 5 计算测试语料的tf-idf权值，让两个tfidfvectorizer共享一个vocabulary 6 应用分类算法 7 预测和输出分类结果 8 计算分类精度 KNN算法分类 KNN算法原理：通过训练好模型，当有新的文章来时，统计它周围k个类别的文章的类型，距离采用的是计算tf-idf矩阵间的距离，由于每篇文章是平等的，由于每类文章的数量基本

文本挖掘

文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理

数据挖掘课程论文综述

海南大学 数据挖掘论文 题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数：

目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)

1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。

数据挖掘课程论文要求

吉JISHOU UNIVERSITY 课 程 论 文 课程名称 小二号楷GB2312不加粗 题 目 小二号楷GB2312不加粗 作 者 所属学院 专业年级 信息管理与信息系统2008级 写作时间 吉首大学教务处制

目 录 (1) Abstract (1) 引言 (2) 一、应收帐款具有“双刃性” (2) （一）有利方面 (2) （二）不利方面 (3) 二、我国应收帐款管理制度及缺陷 (3) （一）相关制度 (3) （二）制度缺陷 (3) 三、加强应收帐款管理的措施 (4) （一）制定适当的信用政策 (4) （二）提取坏帐准备金，减少坏帐损失 (4) （三）慎选结算方式，推行票据结算制度 (5) （四）对应收帐款设定担保，办理信用保险 (5) （五）制定合理的收款政策，催收帐款责任到位 (5) （六）根据帐龄情况采取必要措施 (5) 四、系统分析，为应收帐款科学管理提供思路 (5) 结语 (13) 参考文献 (13) （用3号黑体字，中间空2字符） （用小4号宋体字，1.5倍行距，下同）

学生姓名 （吉首大学 ***学院，湖南 张家界 摘要：（←用小4号黑体字）应收帐款的存在是买方市场下企业为占有市场而必然出现的结果。它既可扩大市场，提高市场占有率，又给企业带来潜在的坏帐风险，具有“双刃性”。企业应充分认识应收帐款的利弊，从应收帐款的周转情况、帐龄、规模及对收入和利润的弹性等方面系统分析，从信用政策、坏帐准备、及时催收、根据帐龄区别对待等方面加强管理，由此降低和控制应收帐款的风险。（←用5号宋体字，中文摘要应简洁明了，字数为300字左右，内容包括论文的写作目的、意义、研究方法、研究过程、主体内容及结论，突出创造性成果及新见解） 关键词：（←用小4号黑体字）应收帐款；管理；分析（←用5号宋体字，关键词为能反映论文最主要内容的名词性术语，数量3 The Management and the Analysis of the Account Receivable （↑用3号Times New Noman ，加粗，居中） （如果有副标题，用小3号Times New Noman ，居中） （作者姓名，用4号Times New Noman ，居中） (School of ****,Jishou University Zhangjiajie,Hunan 427000) （单位，用小4号 Abstract : （←用小4号Times New Noman ，加粗，首个字母大写）The existence of the account receivable is a result to occupy market in the buyer ’s market. The account receivable not only expands the occupation rate of market but also brings the potential bad account risk. It is “a pair of edge nature ”. Enterprises should study the pros and cons of the account receivable and analyze turnover situation and scale of the account receivable age of the debt and elasticity to the income and profit of the account receivable. And enterprises should strengthen management to lower and to control the （用4号宋体字）

文本数据挖掘及其应用

文本数据挖掘及其应用

文本数据挖掘及其应用 摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。 关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用 1 引言 随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类

技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。 2 文本挖掘概述 2.1文本挖掘介绍 数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。 1）文本挖掘的定义 文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。 定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文

《文本数据挖掘》教学大纲

文本数据挖掘教学大纲 课程名称：文本数据挖掘 学分：2 总学时：32 理论学时：24 实验学时：8 先修课程：数据库原理与应用、Python高级语言编程、数据结构 适用专业: 数据工程专业 开课学期：第六学期 01课程性质、定位和教学目标 课程性质：文本数据挖掘是数据工程专业的必修课程，本课程以文本数据挖掘为主要内容，讲述实现文本数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的文本数据挖掘模型。 课程定位：“文本数据挖掘技术导论”是针对数据工程专业的专业技术课程，同时也是该专业的核心课程，也是本专业创业创新教育课程。在学生专业培养中起到至关重要的作用。 教学目标：通过“文本数据挖掘技术导论”课程的教学，使学生理解文本数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握中的文本数据挖掘的经典方法。使学生能够借助Python高级语言编程工具进行具体文本数据的挖掘分析。 02教学内容与要求 第一章绪论 【教学目的与要求】 了解文本挖掘研究背景、意义及国内外研究现状，掌握文本挖掘的概念，了解文本挖掘主要研究领域，了解文本挖掘在制药企业应用案例。 【教学内容】 1.1 文本挖掘研究背景及意义 1.2 文本挖掘的国内外研究现状 1.3 文本挖掘概述 1.4 文本挖掘的过程 1.5 文本挖掘在制药企业应用案例 【教学重点与难点】 重点：文本挖掘研究背景、意义国内外研究现状、文本挖掘概念 难点：文本挖掘的过程 【教学手段】 利用网络环境、多媒体课件，案例教学、实理一体化教学方法等

【课后作业】 1. 文本挖掘与数据挖掘有何联系和区别？ 2. 目前文本挖掘的领域主要涉及到哪些？ 第二章文本切分及特征词选择 【教学目的与要求】 掌握文本数据采集的常用方法、了解中文语料库与词典，熟练掌握文本切分和文本特征词选择的方法，熟练掌握Python Jieba分词模块及其用法。 【教学内容】 2.1 文本数据采集 2.2 语料库与词典简介 2.3 文本切分 2.4 文本特征词选择 2.5 Python Jieba分词模块及其用法 【教学重点与难点】 重点：文本切分、文本特征词选择、Python Jieba分词模块及其用法 难点：Python Jieba分词模块及其用法 【教学手段】 利用网络环境、多媒体课件，案例教学、实理一体化教学方法等 【课后作业】 1 利用现代汉语语料库进行一段中文文本的汉语分词、词性自动标注、字频统计和词频统计。 2 用Python实现双向最大匹配的算法。 3 利用jieba进行一段中文文本的三种模式的分词。 第三章文本表示模型 【教学目的与要求】 熟练掌握文本预处理的常用方法、掌握向量模型、概率模型和主题概率模型的概念及Python的实现。 【教学内容】 3.1 文本预处理 3.2 向量空间模型 3.3 概率模型

总结报告-数据挖掘技术论文开题报告 精品

数据挖掘技术论文开题报告 毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是数据挖 掘技术论文开题报告，欢迎阅读！ 数据挖掘技术综述 数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所 构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据 挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘， 数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何 进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。 一. 研究背景及意义 近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息 技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、 科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。这一趋势将 持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信 息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信 息形式不一致，难以统一处理。面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不 被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现 了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。 面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是 发现知识、使数据可视化、纠正数据。 二. 概述 1，数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些 数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形， 图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可 以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行 数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领 域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人 工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2，数据挖掘技术

一种文本分类数据挖掘的技术

一种文本分类数据挖掘的技术 来源：网店装修 https://www.wendangku.net/doc/1a19187801.html, 摘要挖掘的理论和应用研究是数据挖掘领域一个新的重要分支，本文介绍了一种文本数据挖掘方法。并给出了一个基于该方法的文本分类系统的实验结果，实验结果表明了该方法的可行性。关键词文本挖掘；文本分类；数据挖掘；VSM 本文首先讨论了文本挖掘技术的定义、功能、分类等问题,接着重点研究了文本分类的关键理论问题,包括分词、特征提取、特征匹配等方面,并简述了我们开发的一个简单的文本分类系统的实验情况,最后是结束语。 1文本挖掘简介 1.1 文本挖掘的定义 文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题，引起了人们的极大兴趣，同时，它也是一个富于争议的研究方向，目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以便进行精确地定义。类似于我们熟知的数据挖掘定义，我们对文本挖掘作如下定义。定义1：文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的信息或知识的过程。 直观的说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。文[1]已对Web挖掘与信息检索进行了比较研究，在此，我们不再详细讨论文本挖掘与信息检索的关系，我们认为随着文本挖掘技术研究的发展，将之应用到信息检索领域，必将能进一步提高信息检索的精度和效率。 1.2 文本挖掘的分类

文本挖掘从功能上可以分为总结、分类、聚类、趋势预测等。文本总结是指从文档中抽取关键信息，用简洁的形式对文档内容进行摘要或解释。从而用户不需要浏览全文就可以了解文档或文档集合的总体内容。文本总结在有些场合非常有用，例如，搜索引擎在向用户返回查询结果时，通常需要给出文档的摘要。目前，绝大部分搜索引擎采用的方法是简单地截取文档的前几行。 文本分类是指按照预先定义的分类体系，将文档集合的每个文档归入某个类别。这样，用户不但能够方便浏览文档，而且可以通过限制搜索范围来使文档的查找更为容易。目前，Yahoo仍然是通过人工对Web 文档进行分类，这大大限制了其索引页面的数目和覆盖范围。可以说研究文本分类有着广泛的商业前景和应用价值。 文本聚类与分类的不同在于，聚类没有预先定义的主题类别，是一种典型的无教师的机器学习问题。它的目标是将文档集合分成若干簇，且同一簇内的文档相似度尽可能大。聚类的结果可以用来指导分类。文[2，3]介绍了利用文档进行分布分析和趋势预测的情况。以上功能的研究在国外研究得比较的多，但都是基于英文环境的。在国内，数据挖掘研究者对中文文本的研究还刚刚开始，如何借鉴现有中文处理技术对文本进行挖掘仍有很多问题亟待解决。 2. 文本分类我们开发了一个简单的文本分类系统(STCS)，下面分别介绍其中的各项关键技术。 2.1 文本信息的预处理在对文档进行特征提取前，需要先进行文本信息的预处理，对英文而言需进行Stemming处理，中文的情况则不同，因为中文词与词之间没有固有的间隔符，需要进行分词处理。在中文信息处理领域，对中文自动分词研究已经得比较多了，提出了一些分词方法，如最大匹配法、逐词遍历匹配法、最小匹配法等。文[4]中采用

数据挖掘_Reuters-21578(路透社文档)

Reuters-21578(路透社文档) 数据摘要： This is a very often used test set for text categorisation tasks. 中文关键词： 数据挖掘,路透社,文本归类,文本分类, 英文关键词： Data mining,Reuters,Text categorization,Text Classification, 数据格式： TEXT 数据用途： The data can be used to data mining and analysis. 数据详细介绍： The Reuters-21578 text dataset This is a very often used test set for text categorisation tasks. It contains 21578 Reuters news documents from 1987. They were labeled manually by Reuters personnel. Labels belong to 5 different category classes, such as 'people', 'places' and 'topics'. The total number of categories is 672, but many of them occur only very rarely. Some documents belong to many

different categories, others to only one, and some have no category. Over the past decade, there have been many efforts to clean the database up, and improve it for use in scientific research. The present format is divided in 22 files of 1000 documents delimited by SGML tags (here is as an example one of these files). Extensive information on the structure and the contents of the dataset can be found in the README file. In the past, this dataset has been split up into training and test data in many different ways. Y ou should use the 'Modified Apte' split as described in the README file. ?Size: o21578 documents; according to the 'ModApte' split: 9603 training docs, 3299 test docs and 8676 unused docs. o27 MB ?References: This is a popular dataset for text mining experiments. The aim is usually to predict to which categories of the 'topics' category class a text belongs. Different splits into training ,test and unused data have been considered. Previous use of the Reuters dataset includes: o Towards Language Independent Automated Learning of Text Categorization Models (1994) by C. Apte, F. Damerau and S. M. Weiss: This paper tests a rule induction method on the Reuters data. This is where the 'Apte' split of the data was introduced. o An Evaluation of Statistical Approaches to Text Categorization (1997) by Y. Yang: This paper contains a comparison of 14 different classification methods on 6 different datasets (or at least 6 different splits over 2 datasets). o Inductive learning algorithms and representations for text categorization (1998) by S. T. Dumais, J. Platt, D. Heckerman and M. Sahami: 5 different learning algorithms for text categorisation are compared. The dataset they use is the 'Modified Apte' split which you will also use. Carnegie Group, Inc. and Reuters, Ltd. 数据预览：