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基于可扩展主题建模技术的多源数据分析框架

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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,这些数据大多具有高维度、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.因此,针对这类结构化数据进行分析处理是大数据分析的重要工作之一.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,针对多源数据的特点,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本文所提的多源数据分析框架的有效性.

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来源
《第十六届全国软件与应用学术会议》|2017年|1-10|共10页
会议地点哈尔滨
作者
TANG Shuang; 唐爽; ZHANG Lingxiao; 张灵箫; ZHAO Junfeng; 赵俊峰; XIE Bing; 谢冰; ZOU Yanzhen; 邹艳珍;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
自然语言文本; 主题建模; 特征提取; 多源数据分析框架;

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