9篇关于朴素贝叶斯的计算机毕业论文

今天分享的是关于朴素贝叶斯的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到朴素贝叶斯等主题,本文能够帮助到你

皮肤病辅助诊断关键技术研究与应用

这是一篇关于皮肤病诊断,朴素贝叶斯,TF-IDF,生成对抗网络,神经网络的论文, 主要内容为随着计算机技术的迅猛发展,越来越多的疾病临床诊断任务开始借助计算机技术辅助完成。皮肤病的普遍性和其特有的生理表现给患者带来了身体和精神的双重困扰,使用计算机技术进行皮肤病辅助诊断具有重要的意义与研究价值。不同皮肤病发病率的差异导致了皮肤病数据类不平衡,对使用数据挖掘技术构建高效、准确的皮肤病诊断模型带来了巨大挑战。朴素贝叶斯算法以及神经网络模型在计算机视觉和自然语言处理领域中得到了广泛的研究,同时在多种疾病诊断应用中取得了较好的效果。本文研究如何使用朴素贝叶斯算法和神经网络模型构建高效、准确的皮肤病诊断模型,以对皮肤病的临床诊断任务提供决策支持。本文的主要贡献如下:(1)针对皮肤病数据类不平衡问题,本文提出了融合生成对抗网络和朴素贝叶斯的皮肤病二分类诊断方法和多分类诊断方法。二分类在皮肤病数据上训练朴素贝叶斯分类器作为诊断器,并且创新性地使用生成对抗网络为诊断器生成补充训练样本以解决数据类不平衡问题。多分类诊断方法针对皮肤病临床诊断中的多分类问题对朴素贝叶斯分类器进行了改进,其将TF-IDF与朴素贝叶斯算法进行了结合以融合两者的优点。(2)针对医学特征对患者病情发展的时间顺序无法有效表达,以及特征构建耗费大量人工成本等问题,本文提出了融合多源数据迁移学习和神经网络的皮肤病诊断方法,分别将Text RNN、Text CNN、RCNN以及fast Text共四种神经网络模型应用于皮肤病辅助诊断中。该方法融入了迁移学习的思想,能够在一定程度上将皮肤病书籍中的理论知识迁移到诊断模型中。(3)本文设计了一种基于浏览器/服务器模式的皮肤病辅助诊断系统,并且使用Python语言对其进行了实现。该系统基于Tornado框架和My SQL数据库,向用户提供了皮肤病辅助诊断、皮肤病知识图谱、病例管理以及知识查询等四项主要功能。

基于情感分析的个性化音乐推荐系统的设计与实现

这是一篇关于推荐系统,音乐推荐,情感分析,协同过滤,朴素贝叶斯的论文, 主要内容为随着科技的进步,网络音乐消费者数量不断增加,人们对音乐的需求也越来越高。因此,音乐推荐系统作为一种智能化的音乐推荐技术,受到了广大音乐爱好者和音乐行业人士的关注。音乐推荐系统的研究具有重要的意义。首先,它可以提高音乐推荐的准确性和效率,从而使用户能够更快速地找到喜欢的音乐。其次,音乐推荐系统还可以为音乐人和音乐公司提供有力的帮助,促进音乐产业的发展。然而,传统音乐软件的推荐功能存在着推荐精确率不高、缺乏个性化的问题;同时由于数据规模的庞大也导致了数据存储困难、计算效率低下、冷启动以及数据稀疏等问题。这些问题影响了推荐结果的准确性,从而影响了用户的使用体验。为此,本文针对传统推荐方式存在的问题,为提高用户体验,提升推荐效率进行研究,进行了对用户评论文本的情感分析,提出了一种引入情感权重的混合推荐方法,实现了基于情感分析的个性化音乐推荐。首先,本文对国内外音乐推荐系统的发展情况和相关理论进行了总结。然后对所需技术进行深入研究后使用,再对系统的各模块进行需求分析和设计,再根据分析和设计来实现一个完整的音乐推荐系统。本文的主要工作包括:(1)基于歌曲评论的情感分析流程的实现。对网络音乐平台的网页源码进行分析,使用基于Python的第三方库采集信息。使用基于朴素贝叶斯的Snow NLP库进行情感分析,并对库中包含的贝叶斯模型进行训练,引用了针对歌曲评论的语料库和情感词典。改进了对歌曲评论的情感分析过程,并通过实验证明该情感分析模型有更准确的情感分析结果。(2)引入情感权重的混合推荐算法的实现。为解决系统冷启动问题,将歌曲评论情感分析的结果作为歌曲自身特征进行内容推荐,在评分矩阵构建之前进行了基于内容的推荐。并把基于情感属性的推荐和基于协同过滤的推荐进行加权混合,实现了基于情感分析的混合推荐,最后设计实验并经过推荐系统的三个评价指标评测以此证明该算法有更优的推荐效果。(3)音乐推荐系统的设计与实现。本文情感分析流程和推荐流程基于Python语言进行设计和实现,开发平台为Py Charm。系统为前后端分离结构,后端采用基于Java语言的Spring Boot框架开发,前端采用Vue框架开发。最后对系统进行测试,以验证系统的可行性与稳定性。

基于C2M的电商平台用户画像研究

这是一篇关于用户画像,C2M模式,朴素贝叶斯,聚类算法的论文, 主要内容为C2M模式的提出,给中国传统行业带来了极大的影响,使客户直连工厂,最大程度的去除中间链条,以定制化生产顺应了用户的个性化需求。互联网和人工智能的快速发展,使企业能够对潜在客户进行有效识别的同时,对现有用户的爱好准确把控,为电商零售行业带来了新的变革。企业通过对细分市场的挖掘,根据特定用户偏好进行新产品的开发和推广,迅速占领新市场。本文基于C2M模式构建了电商平台用户画像模型,为电商行业利用用户大量的数据进行分析最终实现精准营销和个性化定制提供了参考。首先对C2M模式和用户画像的理论进行了归纳总结,接着介绍了在构建用户画像时用到的机器学习算法等相关技术理论。然后在文献梳理和实践的基础上界定了用于构建用户画像模型的指标,分别构建了用户的基本属性模型和行为属性模型,并使用朴素贝叶斯算法进行模型求解,生成单个用户的标签体系。最后使用K-means聚类算法对具有相同特征的用户进行分群研究,挖掘相似人群的用户偏好和需求。并通过某电商平台显示器人群进行模型的实证研究,表明该模型对于企业进行用户画像的构建和分群体的用户研究具有一定的参考价值。

在线热点新闻推荐系统研究和实现

这是一篇关于推荐系统,中文分词,文本摘要,文本分类,朴素贝叶斯,SVM的论文, 主要内容为随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代。新闻阅读也随着互联网的进步改变了从订阅纸质报纸的传统模式到访问互联网成千上万的新闻。目前,互联网上每天产生大量新闻数据。新闻聚集网站,如谷歌和百度新闻,从各个网站收集新闻并聚合。对于这些网站,如何向用户推荐感兴趣的新闻成为关键性的问题。本文以国内外主要中文新闻网站为研究对象,针对新闻网站中的大量新闻,完成了新闻文本采集以及热点新闻推荐系统设计与实现。其主要工作和贡献如下:(1)首先采集国内外主要中文新闻网站新闻内容,包括新闻标题、新闻链接、新闻发布时间、新闻内容、新闻来源以及新闻所在版块。本文讨论我们所实现的基于Hadoop分布式平台的新闻数据采集并预处理系统。该系统将抓取的新闻数据存储到Hbase数据库中,为后面高效的处理与分析数据提供数据源。(2)对于热点事件,不同新闻媒体会争相报道,因此,来自不同新闻网站的热点新闻标题会存在一定的相似性。基于新闻标题的这一特点,提出了基于标题的热点新闻推荐算法。首先对新闻标题进行分词等预处理,然后使用朴素贝叶斯模型和SVM对新闻进行文本分类,最终将分类结果作为推荐内容。实验结果表明,使用朴素贝叶斯方法优于基于SVM方法,基于朴素贝叶斯模型推荐热度排名前100的热点新闻推荐结果的准确率可以达到92.5%。(3)本文讨论基于标题的热点新闻推荐算法中标题存在的缺陷,进一步提出了基于文本摘要的热点新闻推荐算法。首先采用Text Rank以及复杂网络划分方法从新闻内容中提取出新闻摘要。然后,在热点新闻推荐算法中,使用新闻文本摘要代替新闻标题。最终,使用朴素贝叶斯模型与SVM对新闻进行文本分类,并将分类结果作为推荐内容。实验结果表明,基于文本摘要的朴素贝叶斯模型推荐热度排名前100的热点新闻推荐结果的准确率达到94%。这表明基于新闻摘要的热点新闻推荐结果更为准确。(4)本文基于文本摘要的新闻推荐算法所实现的热点新闻推荐系统于2014年3月份开始在杭州市政府正式运营,为杭州市政府公务员推荐热点新闻,用户反映良好。

基于知识图谱的健康医疗知识推送系统研究

这是一篇关于医疗知识图谱,CRF,朴素贝叶斯,Neo4j,疾病判断的论文, 主要内容为人们在没有大病痛时往往不会去往医院就诊,而是希望通过搜索引擎或者在线医疗问答系统获取自己的病症信息,而现有的医疗问答系统太过于依赖医生个人的经验,不符合数据驱动的科学医学理念。大数据,人工智能,物联网等信息技术的发展使得医疗行业与计算机信息技术融合成为了必然,知识图谱提供了一种从“关系”的角度去分析事物的方法,基于知识图谱的健康医疗知识推送系统能够根据用户输入的症状对用户所患疾病进行判断,从而为患者推送和患者所患疾病相关的医疗知识。首先分析了电子病历的结构特征,提出构建知识图谱的主要知识来源是电子病历中的首次病程记录和出院小结,随后提出了电子病历医疗实体提取任务,并使用CRF模型作为医疗实体提取的方法,对部分电子病历进行标注,然后使用CRF++工具对中文电子病历中的医疗实体进行提取,并将提取出的实体转换成为了 SOP三元组形式。其次,针对如何计算病症实体对于某一个疾病实体的影响因子IMPT,选用了朴素贝叶斯算法来计算病症实体的IMPT值。之后对实体节点设置了约束条件,然后再使用Neo4j提供的Jdbc将医疗实体和病症的权重因子导入到了 Neo4j中,完成了知识图谱的构建。最后对医疗知识推送系统进行系统结构设计和技术路线分析,使用Spring Boot集成Spring Data Neo4j以及Spring Data JPA完成系统框架搭建,在系统功能实现时提出了一种基于知识图谱的疾病判断策略,并根据制定的疾病判断策略选择出用户最有可能患有疾病和其他可能患有的疾病推荐给用户,最后根据患者所有可能患有的疾病为患者提供相应的医疗知识。本文采用知识图谱作为核心技术,通过对用户输入的症状在知识图谱中进行查询,并根据查询结果为用户提供与其患有疾病相关的医疗知识,实验结果表明,本医疗知识推送系统对用户的疾病有一定的辅助诊断作用。

基于Neo4j的煤矿领域知识图谱构建及查询方法研究

这是一篇关于煤矿安全,知识图谱,知识查询,Neo4j,朴素贝叶斯的论文, 主要内容为随着矿山信息化的迅速发展,以物联网、云计算、移动通信、人工智能为代表的新一代信息技术已在煤矿领域得到了广泛地应用。尽管科技的创新与普及推动着煤矿建设稳步前进,但对煤矿领域中分布广泛、关系复杂的数据信息如何进行统一管理和准确查询仍然是一个难以解决的问题。因此将知识图谱技术创新性地引入煤矿领域,通过图的形式直观地描述各类数据信息及其之间的关系,优化信息查询的准确性和高效性。本文主要基于煤矿学科知识构建煤矿领域知识图谱,利用图数据库Neo4j改善知识图谱存储方式,同时提出了精准快速的智能查询方法,为煤矿领域知识图谱构建及智能化应用做了有益探索。具体研究内容如下:(1)构建煤矿领域知识图谱。首先分析了煤矿学科知识的结构特点,对领域内的实体和关系划分类型,提出煤矿知识库的模型结构。随后基于当前主流图谱构建方法,改进并设计了符合煤矿知识特性的知识图谱构建方法。然后引入基于BiLSTM-CRF改进的网格结构模型Lattice-LSTM进行煤矿领域知识抽取。最后为了弥补关系数据库存储知识的缺陷,使用图数据库Neo4j以属性图形式储存煤矿知识图谱。实验结果表明,Lattice-LSTM模型能够利用显性的词信息有效提高实体识别性能和分词精度,完成煤矿领域内实体关系的抽取。(2)提出一种基于Spark的并行朴素贝叶斯知识查询方法,通过对传统的知识库查询方法分析发现,利用输入待查实体名称的关键字在数据库中进行机械地匹配检索,容易因用户检索词不当而导致查询结果偏差的现象。提出一种基于Spark的朴素贝叶斯分类器来改进知识查询方法,首先预定义煤矿领域内常见问题的表达语句及其特征词作为训练样本;然后借助Spark平台训练问题分类模型;最后,通过查询语句的特征词和分类标签生成Cypher查询语句从Neo4j中搜寻答案。实验结果表明,基于Spark的朴素贝叶斯分类算法能显著地提高模型的训练效率,且保证了问题分类的准确率,提高了煤矿知识图谱查询方法的高能性和多样性。(3)煤矿领域知识图谱系统设计与实现。通过需求分析和架构设计,使用Spring Boot框架完成煤矿领域知识图谱系统搭建,实现了知识管理、知识查询、知识可视化等功能。通过实例说明,该知识图谱系统不仅能对煤矿知识进行修缮和补充,还能准确查询知识并可视化展示,验证了系统的可靠性和实用性。

协同过滤算法在电子商务推荐系统的研究

这是一篇关于智能化服务,推荐系统,朴素贝叶斯,协同过滤,用户相似度,用户聚类的论文, 主要内容为随着网络信息化服务的飞跃式发展,商品与服务等领域的电子海量数据,在给用户提供更多信息服务的同时,也让用户迷失在电子信息的海洋之中,无法准确地找到自己想要的信息,作为智能化服务的推荐系统已经成为信息个性化推荐技术的重要表现形式,在电子商务等信息化服务中具在不可替代的作用。对电子商务推荐模块的研究,具有良好的应用前景和实用价值。本文在研究电子商务领域中广泛应用的个性化推荐系统的基础上,对推荐系统中各种推荐技术进行研究,结合各种推荐技术的优缺点,着重研究协同过滤技术的填充模型,针对协同过滤中存在的数据极端稀疏、相似准确度问题进行研究,提出一种基于模型填充的混合协同过滤算法,并将之应用于电子商务推荐模块。对填充模型的研究,本文主要提出了两种填充策略,首先,利用朴素贝叶斯方法对用户项目属性进行概率统计,建立特征属性预测表,即相应的贝叶斯模型,结合项目相似度的项目模型,建立由贝叶斯模型和项目模型结合的填充策略；其次,基于用户聚类和项目聚类,结合用户聚类的(用户组,项目)评分矩阵和项目聚类建立的(用户,项目组)评分矩阵来对(用户,项目)稀疏评分矩阵进行填充的聚类填充策略。实验结果表明,基于填充模型的协同过滤算法对传统过滤算法有更好的性能,在用户相似度以及项目相似度的准确度上有较大的提高,从而提高了推荐的准确度；针对不同的数据源进行建模,有效地改善了推荐系统数据的单一性,将基于内容的推荐技术与基于评分的推荐技术有效地整合在填充模型中,改善了推荐系统对评分数据的过度依赖,提高了推荐系统的健壮性。