內容簡介
主要研究論壇貼文、博客文章、微博文章等媒體互動討論的輿情數據的抓取，以及輿情數據的綜合處理和分析，並實現基於大數據的輿情預警研究。實現對輿情數據的可視化展示，用圖表呈現輿情的時間走勢、地域分布、主題分布、文章排行、熱度聚集、熱詞發現等輿情分析結果，輔助決策。實現對相關熱點話題的自動識別、智能聚類以及對傳播路徑的追溯、對議題漂移的捕捉和核心觀點的摘要。
在大數據環境下，面對在線消費提供的海量數據信息，傳統的技術方法已逐漸無法滿足企業創造和維持品牌忠誠的競爭需求。《應用機器學習方法度量在線品牌忠誠度模型構建研究》構建了一個在線消費大數據時代下的人工智能模型——機器學習模型，通過機器學習方法，對在線消費者的品牌商品購買行為進行聚類，實現具有相似忠誠度的用戶的聚類，同時實現在線品牌忠誠度的度量。其中，重點研究機器學習路徑、機器學習算法、模型構建方法，以及模型的檢驗與優化方法。《應用機器學習......
