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题名/责任者:

多源大数据背景下的机器学习技术应用研究/王楠著

出版发行项:

长春:吉林大学出版社,2024.3

ISBN及定价:

978-7-5768-2561-9/CNY88.00

载体形态项:

204页:图;24cm

个人责任者:

王楠 著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

一般附注:

本书内容为国家社会科学基金: 基于多源大数据事件融合特征预训练的网络舆情预测研究 (NO.22BTQ048) 的阶段性研究成果

书目附注:

有书目 (第187-204页)

提要文摘附注:

本书重点研究机器学习方法在事件预测中的融合应用, 完全通过数据分析的方法来对现实中的某些现象进行采集提前做出预测和分析。本书以构建“数据实时采集→事件特征自动提取→现象精准预测”的流程体系为目标, 从人工提取事件特征角度提出基于事件样本均衡算法和神经网络集成学习现象预测模型、从自动提取事件特征角度提出基于NL2ER-Transformer结构的事件特征预训练模型。同时, 从事件现象预测在实际治理中的目标入手, 以政务新媒体为研究平台, 进一步引入情感分析技术, 从事件传播中的情感导向和政务宣传中的适宜度两个视角给出事件应对策略。

使用对象附注:

本书适用于机器学习研究者

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