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面向多源数据的可扩展主题建模分析框架

作者:唐爽,张灵箫,赵俊峰,谢冰,邹艳珍 | 主题建模技术结构化数据分析可视化

摘要:随着信息技术的不断发展和应用,大量信息系统积累了海量多源异构数据,这些数据中有很大一部分都是结构化数据,具有高维度、低质量、无标注等特点,难以进行特征提取与进一步的知识提炼。主题建模是文本处理和数据挖掘中的一个非常重要的方法,它是一种无监督学习算法,最初用于对无结构的自然语言文本进行建模,可以有效地从文本语义中提取主题信息,以进行特征提取和降维分析,然而主题建模技术尚不能很好应用在关系复杂的多源数据,尤其是结构化数据的处理中。提出了一个基于可扩展主题建模技术的针对结构化与非结构化多源数据分析框架,通过数据导入、数据分析、数据可视化三个步骤对多源数据进行基于主题建模技术的数据分析,并在此基础上实现了一个多源数据分析工具,最后通过两个数据集的实验证明了所提的多源数据分析框架的有效性。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

计算机科学与探索

《计算机科学与探索》是由中国电子科技集团公司主管、华北计算技术研究所主办的国内外公开发行的高级学术期刊,中国计算机学会会刊。办刊方针:坚持“双百”方针,传播计算机信息,把握行业动态,探索计算机的发展规律,开拓计算机科学技术发展的新思路,促进科技交流。报导计算机(硬件、软件)各学科具有创新性、前沿性、导向性、开拓性及探索性的科研成果。刊登内容提要:高性能计算机、体系结构、并行处理、计算机科学新理论、算法设计与分析、人工智能与模式识别、系统软件、软件工程、数据库、计算机网络、信息安全、计算机图形学与计算机辅助设计、虚拟现实、多媒体技术及交叉学科的相互渗透和新理论的衍生等(如:认知科学、神经信息学、量子信息学、生物信息学等)。

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