高校贴吧中学生行为数据的文本聚类应用及研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 学生行为分析及大数据相关知识 | 第15-27页 |
| 2.1 学生行为分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 学生行为分析基本概念 | 第15页 |
| 2.1.2 学生行为数据状态 | 第15-16页 |
| 2.1.3 学生行为分析面临的问题 | 第16-17页 |
| 2.2 大数据概念 | 第17-19页 |
| 2.3 数据挖掘概述 | 第19-22页 |
| 2.3.1 数据挖掘基本概念 | 第19-21页 |
| 2.3.2 数据挖掘相关技术 | 第21-22页 |
| 2.4 文本挖掘概述 | 第22-27页 |
| 2.4.1 文本挖掘基本概念 | 第22-23页 |
| 2.4.2 文本挖掘相关技术 | 第23-27页 |
| 第3章 文本聚类及Weka工具 | 第27-37页 |
| 3.1 文本聚类 | 第27-31页 |
| 3.1.1 文本聚类基本概念 | 第27页 |
| 3.1.2 文本聚类处理过程 | 第27-31页 |
| 3.1.3 文本聚类方法 | 第31页 |
| 3.2 文本聚类常用方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 基于划分的K-Means算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于混合模型的EM算法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于密度的DBSCAN算法 | 第33-34页 |
| 3.3 数据挖掘工具 | 第34-37页 |
| 3.3.1 Weka介绍 | 第34-35页 |
| 3.3.2 Weka主要功能 | 第35-37页 |
| 第4章 高校贴吧中学生行为数据的文本聚类挖掘过程 | 第37-43页 |
| 4.1 获取数据 | 第37-38页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第37-38页 |
| 4.1.2 收集数据 | 第38页 |
| 4.2 文本预处理 | 第38-41页 |
| 4.2.1 中文文本分词 | 第38-40页 |
| 4.2.2 去除停用词 | 第40页 |
| 4.2.3 文本向量化 | 第40-41页 |
| 4.2.4 特征选择 | 第41页 |
| 4.3 文本聚类 | 第41-43页 |
| 第5章 聚类实验 | 第43-50页 |
| 5.1 实验环境搭建 | 第43页 |
| 5.2 数据收集 | 第43页 |
| 5.3 实验过程与结果 | 第43-50页 |
| 5.3.1 实验预处理 | 第43-45页 |
| 5.3.2 K-Means聚类 | 第45-48页 |
| 5.3.3 EM聚类 | 第48页 |
| 5.3.4 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 本课题总结 | 第50页 |
| 6.2 本课题的创新之处 | 第50-51页 |
| 6.3 本课题的不足以及未来的展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 在学期间的科研情况 | 第57页 |
