基于SVM算法的微博评论数据情感分析

由于网络技术的飞速发展和广泛使用,Internet为人们提供了一个方便的平台,使人们可以在线查看微博的评论和在微博上表达情感。收集了很多用户反馈,其中包含大量数据资源,包括诸如公众情感之类的信息。微博信息的传播变得比其他传统形式的社交平台快得多,由此产生的社会影响也有所增加。因此对微博的情感分析对于社会的发展有很重要的作用。     

基于深度学习推荐系统的研究

针对深度学习的研究,仅运用单一的传统算法在数据稀疏的情况下,不能得到隐式的反馈。所以提出了推荐系统,在机器学习上有一定的影响,并在社会上的应用也非常广泛,在最近几年在图像处理、会话识别、对象侦探以及药物发现和基因组学等方面取得了一定的发展。将深度学习应用到推荐系统中,探究怎样将大量的数据转变成多源异构数据,它能够让我们对用户在使用过程中得到整合数据,得出用户的偏好。优化推荐系统,了解用户喜好,是我们主要研究目的。在推荐系统系统中,我们主要针对协同过滤进行研究。     

基于LSTM的电影评论情感分析研究

近些年,信息以及新媒体的发展是十分快速的,情感性的评论能极大地反映出网络用户的各自意见,对其搜集进行情感分析可以获得大量有价值的信息,例如从观影者对某部电影的评论上面进行情感分析。基于Word2vec技术与LSTM相结合对电影评论文本进行情感分析,实验结果表明,LSTM在情感分析上有较高的准确率。     

无线传感器网络管理平台的设计与实现

传感器节点信息的获取、处理、实时显示,以及无线传感器节点的网络拓扑管理是无线传感器网络应用的关键.本系统采用了基于Zigbee技术的组网方案,进行了系统的网络架构研究,设计了检测系统终端节点的硬件平台和图形化人机交互界面,在此基础上构建无线传感器网络监控平台.该平台能及时显示节点信息以及网络拓扑关系,并能实现信息数据管...     

一种规范Web开发框架的研究与实现

研究了开源框架Spring与O／R映射框架Oracle TopLink，JSF集成的基本原理，设计了一种规范的Web开发框架．结合一个实例介绍了设计与实现过程中的关键技术。新框架在保留原有基础框架各种特点的同时，实现了Web应用各层之间的松散耦合，能为应用开发提供更大的灵活性。