本文關(guān)鍵詞：大型開(kāi)放式在線教育中大數(shù)據(jù)的文本分類研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：“互聯(lián)網(wǎng)+”是當(dāng)前應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,創(chuàng)建經(jīng)濟(jì)新增長(zhǎng)點(diǎn)的一個(gè)重要突破。電信業(yè)、制造業(yè)、金融業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)都在進(jìn)一步地與互聯(lián)網(wǎng)相融合�！盎ヂ�(lián)網(wǎng)+傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)”的模式正成為國(guó)家發(fā)展的重要戰(zhàn)略�！盎ヂ�(lián)網(wǎng)+傳統(tǒng)教育”即大型開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)課程(Massively Open Online Courses,MOOC)作為現(xiàn)代教育的一種新趨勢(shì),越來(lái)越受到各個(gè)方面的關(guān)注。然而,跟蹤MOOC網(wǎng)站上用戶的行為并從他們反饋的大數(shù)據(jù)中挖掘出有效信息為決策者提供支持是當(dāng)前面臨的主要問(wèn)題。為此,本課題將針對(duì)大型開(kāi)放式網(wǎng)絡(luò)課程的特點(diǎn)使用大數(shù)據(jù)在文本分類分析過(guò)程中的一些關(guān)鍵性技術(shù)對(duì)MOOC網(wǎng)站上抓取到的大量用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行情感傾向預(yù)測(cè)分類。本文的主要思路是:首先通過(guò)介紹大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)理論與技術(shù)明確本課題的研究?jī)?nèi)容是分布式分類計(jì)算;其次闡述與本課題相關(guān)的幾種分類算法以及它們的Map Reduce并行化方式;然后給出對(duì)MOOC網(wǎng)站上的用戶評(píng)論內(nèi)容通過(guò)文本向量化和特征選擇法相結(jié)合進(jìn)行情感傾向分類的流程;最后參照前文的流程和方法進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn),對(duì)比得出最優(yōu)實(shí)驗(yàn)組合,并使用最優(yōu)實(shí)驗(yàn)組合對(duì)網(wǎng)易公開(kāi)課中抓取到的大量用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行文本的情感傾向預(yù)測(cè)分類。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 分布式計(jì)算 文本情感分類 Massively Open Online Courses
【學(xué)位授予單位】：西華師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1;G434
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 第1章 前言7-12
• 1.1 課題背景7-8
• 1.2 研究意義8-9
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.4 課題主要研究?jī)?nèi)容10-12
• 第2章 大數(shù)據(jù)相關(guān)理論與技術(shù)12-22
• 2.1 大數(shù)據(jù)及其相關(guān)技術(shù)12-13
• 2.1.1 大數(shù)據(jù)的定義12-13
• 2.2 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)13-19
• 2.3 大數(shù)據(jù)分析19-22
• 2.3.1 數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)挖掘20
• 2.3.2 數(shù)據(jù)挖掘20-22
• 第3章 分布式分類計(jì)算22-32
• 3.1 分類預(yù)測(cè)22-27
• 3.1.1 分布式分類計(jì)算22-23
• 3.1.2 分類原理23-24
• 3.1.3 文本情感分類的流程24-27
• 3.2 相似性度量27-28
• 3.3 最近鄰KNN分類28-30
• 3.3.1 KNN基本原理28-29
• 3.3.2 KNN MapReduce并行化29-30
• 3.4 質(zhì)心分類30
• 3.4.1 質(zhì)心分類的基本原理30
• 3.4.2 質(zhì)心分類并行化30
• 3.5 貪婪貝葉斯30-31
• 3.6 支持向量機(jī)31-32
• 第4章 MOOC網(wǎng)站中用戶評(píng)論的文本情感分類過(guò)程32-38
• 4.1 文本情感分類的方法32-33
• 4.2 文本情感分類33-36
• 4.2.1 數(shù)據(jù)收集33-34
• 4.2.2 文本向量化34-36
• 4.2.3 特征選擇36
• 4.3 用戶評(píng)論數(shù)據(jù)情感分類36-38
• 第5章 算法實(shí)驗(yàn)38-42
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建38-40
• 5.1.1 集群規(guī)劃38
• 5.1.2 軟件準(zhǔn)備38-40
• 5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)40
• 5.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程和結(jié)果40-42
• 第6章 總結(jié)與展望42-44
• 6.1 本課題的研究總結(jié)42
• 6.2 本課題的創(chuàng)新之處42-43
• 6.3 本課題的不足以及對(duì)未來(lái)工作的展望43-44
• 參考文獻(xiàn)44-46
• 致謝46-49
• 在學(xué)期間的科研情況49

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：459688