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文化部科技创新项目(无)

作品数:2 被引量:34H指数:2
相关作者:白如江王效岳杨京祝娜杨振瑜更多>>
相关机构:山东理工大学更多>>
发文基金:文化部科技创新项目教育部人文社会科学研究基金山东省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 1篇语义
  • 1篇语义角色
  • 1篇语义角色标注
  • 1篇色标
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇开源
  • 1篇开源软件
  • 1篇可视化
  • 1篇可视化数据
  • 1篇可视化数据挖...
  • 1篇角色标注
  • 1篇3D打印
  • 1篇LDA
  • 1篇LDA模型
  • 1篇创新主题

机构

  • 2篇山东理工大学

作者

  • 2篇王效岳
  • 2篇白如江
  • 1篇祝娜
  • 1篇杨振瑜
  • 1篇杨京

传媒

  • 1篇图书情报工作
  • 1篇图书馆理论与...

年份

  • 1篇2015
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
国外主要可视化数据挖掘开源软件的比较分析研究被引量:16
2013年
选取了WEKA、RapidMiner、KNIME和Orange四种国外主要的可视化数据挖掘开源软件,对它们在数据挖掘方法、可视化功能、使用容易程度等方面进行了比较。通过比较发现RapidMiner具有丰富的算法和优秀的可视化效果,而WEKA和KNIME在算法上较Orange要多,但Orange在可视化功能上要比两者强。所以四种软件都有各自的适用范围,可以适用不同操作用户的需求。
杨振瑜王效岳白如江
关键词:数据挖掘可视化
基于LDA的科技创新主题语义识别研究被引量:18
2015年
[目的 /意义]由于传统科技创新主题概率识别方法忽略文本内容语义理解,为了更加准确地识别出主题,科技创新主题语义识别势在必行。[方法 /过程]提出一种基于LDA的科技创新主题语义识别方法,利用语义角色标注技术对科技文献中的科技创新内容进行语义标引,构建LDA主题语义识别模型,根据表征科技创新内容的关键词语义角色对应的上位词的概率识别出科技创新主题。[结果 /结论]通过以3D打印领域数据为对象进行实验,证明该方法能够更加准确地识别出科技创新主题,形成科技创新主题-主题词-科技文献的混合分布聚类集群,减少研究背景等无关数据干扰,避免语义含义相同的科技创新主题词重复统计问题。
祝娜王效岳杨京白如江
关键词:LDA模型3D打印
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