基于知识图谱的碎片知识管理系统设计与实现
这是一篇关于知识图谱,知识管理,文档解读,文本分析的论文, 主要内容为近年来,在互联网的飞速发展下,网络普及程度越来越高,网民数量得到了空前的增长。由用户交流分析生成的内容也不断增多,其中的大量碎片化信息是人类行为、思考与交互活动的产物,但其庞大的数量导致日益严重的信息泛滥,大量的无效信息会分散人们的注意力,提升了学习者深度掌握知识与构建个人知识体系的难度。而知识图谱可以通过图形化的方式描述知识资源,在组织知识与展现知识结构关系特点等方面十分有效。基于上述要求,本文将设计与实现一套基于知识图谱的碎片知识管理系统,主要为用户提供文档内容存储与解读功能。本文以用户导入文档为出发点,利用自然语言处理技术,对文档内的碎片知识进行智能化分析,自动提取文本中的实体,事件以及指标。对于提取出的文档知识,不仅会在用户阅读文档同时根据知识图谱提供拓展分析功能,还会将其存入个人知识库中以构建个人知识体系。系统采用Java语言进行编写,使用Spring技术作为系统框架,数据库使用了关系型数据库My SQL与图数据库Huge Graph。系统分为五个功能模块:知识抽取模块、实体分析模块、事件分析模块、指标分析模块与知识管理模块。最后结合前端和服务器开发技术,完成相关功能,完善平台实现,并通过黑盒测试对平台进行评估和改进。本文通过对知识图谱与自然语言处理技术的结合,设计并实现了一个功能完备的知识管理平台,为用户构建知识体系提供了一个新的思路。
基于文本分析的我国电子商务政策研究
这是一篇关于电子商务政策,文本分析,政策工具的论文, 主要内容为2018年,《中华人民共和国电子商务法》颁布。2019年,我国电子商务发展进入了新阶段。电子商务与数字技术融合,法律与行业规范愈加完善,开辟了行业发展的新空间。在世界市场中领先诸多国家。电子商务的产业结构更加优化,产业规模增加,社会效益显著增强,服务品质与能力、应用水平进一步提高。同时,在消费、扶贫、外贸、就业等诸多方面发挥了作用,刺激了产业数字化转型,大力带动了区域及区域间的经济增长。电子商务是中国经济社会实现新发展理念的重要力量,是“互联网+”应用最广的产业,同时也是大众创新创业的新领域。我国电子商务发展大致经历以下几个阶段:萌芽引入阶段、波动培育阶段、激烈竞争阶段。在国际上,与中国建立双边电子商务合作的国家多达22个,遍布世界五大洲。“丝路电商”已经成为双方经贸合作的新渠道,同时带动了合作国家数字领域的经济发展。[4]随着我国疫情防控的稳步推进与经济贸易的复苏,电子商务会吸引越来越多的目光,是建设一带一路和打造更高水平对外开放的重点领域。电子商务领域的公共政策作为电子商务发展的催化剂,对产业升级、大众创业、推动后疫情时代经济健康发展发挥了关键性作用。本文主要研究中国中央层面的电子商务政策,对电子商务政策的相关理论进行了全面梳理,从政策发文主体、政策文本挖掘和政策工具三个层面,对其发展阶段进行了划分与结构分析。根据文章的研究主题,本文对截止2021年11月31日的电子商务政策,采用文献计量学理论、扎根理论和政策工具理论对政策文本进行了分析。本文在收集的269份政策文件中,筛选出与文章研究主题相关度最高的64份文件,通过研究分析得出以下结论:首先,当前我国电子商务政策发文主体日趋多元,主体之间的协同配合日益完善。其次,在文本挖掘方面,电子商务政策大致分为三个阶段:政策初始阶段(2005-2010年)、政策增长阶段(2011-2015)和政策密集阶段(2016-至今)。第一阶段关注快递、配送等物流体系建设。第二阶段关注电子商务在农村领域的应用。第三阶段产生新焦点,如绿色电子商务、知识产权保护等。同时更加关注中小电子商务企业发展。最后,当前电子商务政策工具体系的统筹性较好,宏观与微观政策体系完善。供给型政策工具总体使用均衡,占比41.20%,内部比例需要进一步优化。需求型政策工具整体“缺位”,占比5.41%,内部比例中贸易管制和政府采购与外包工具使用不足。环境型政策工具使用“超支”,占比53.39%,内部比例中策略性措施使用较多,行业规范与标准和金融支持的使用率偏低。电子商务服务业是当前政策指向重点,政策主体方面对于政府和企业的关注度要高于社会组织与个人。
社交媒体评论对消费者创新产品采纳意愿的影响研究——以折叠屏手机为例
这是一篇关于在线评论,创新采纳,折叠屏手机,社交媒体,文本分析,实验研究的论文, 主要内容为随着网络的普及和社交媒体平台的迅速崛起,在线评论有了新的来源和传播渠道,社交媒体平台内的产品评论作为电子口碑的重要表现形式,逐渐受到消费者的关注。已有研究表明,消费者通常会在做出购买决策前查看社交媒体上的产品信息和用户评论。其中,作为企业重要产品类别的创新产品,往往存在着价格高、消费者认知程度低、未实现大规模扩散等特点,这使得消费者更有可能在网络上找寻相关产品信息。因此,社交媒体评论对创新产品的影响值得受到关注。以往学者关于产品评论对消费者行为影响的研究虽然很多,但多集中于电子商务平台,研究产品评论对消费者产品态度或购买意愿的影响;同时,以往研究对于创新采纳和信息采纳的研究相对独立、交集较少,鲜有研究将其纳入同一个理论框架中考虑,故评论相关信息如何对创新采纳产生影响有待进一步研究。社交媒体评论对企业产品设计和营销影响深远,折叠屏手机的消费者需求和态度需进一步明确。因此,有必要探讨社交媒体平台评论对消费者创新产品采纳意愿的影响及其发挥作用的机制,对创新产品的采纳和扩散进行更有针对性的研究。折叠屏手机作为手机外观和功能产生重大变化的产品,正逐步向新市场进行转移与扩张,因此,结合创新产品的概念,本文选择折叠屏手机作为创新产品的代表,并以折叠屏手机为例研究社交媒体产品评论如何对消费者创新产品采纳意愿产生影响。本研究结合创新采纳和信息采纳相关理论,对现实社交媒体平台评论进行文本分析(词频分析和情感分析),获取评论内容特征和评论来源特征,构建社交媒体产品评论对消费者创新产品采纳意愿的影响模型。实证研究采用情景实验方法,模拟现实的社交媒体平台评论和用户主页进行变量操纵,采用2(评论质量:高评论质量/低评论质量)×2(评论效价:效价正向/效价负向)×2(评论发布者专业性:高评论发布者专业性/低评论发布者专业性)的组间设计,对被试者进行情景实验。实验结果表明:(1)社交媒体平台评论的评论质量、评论效价和评论发布者专业性均能显著影响消费者创新产品采纳意愿。(2)正向评论中,评论质量以感知有用性和感知可信度为中介显著影响消费者创新产品采纳意愿。(3)正向评论中,评论发布者专业性以感知有用性为中介显著影响消费者创新产品采纳意愿。(4)评论效价以感知风险为中介显著影响消费者创新产品采纳意愿。(5)消费者创新性这一个人特征显著影响消费者创新产品采纳意愿。本研究的结论可以帮助企业进一步了解提升产品评论影响的途径,尤其是在社交媒体的情境下。具体来讲,本研究可以为企业如何在有限的资源条件下,进行更高效、更经济的创新产品评论管理与营销提供依据。尤其是,针对折叠屏手机这类创新产品,本文得出的相关结论,对有关企业更好地理解市场及用户需求变化、识别消费者的创新采纳意愿、把握用户需求的痒点与痛点、有针对性地进行社交媒体网络营销和宣传推广,有一定的实践指导意义。
面向呼叫中心语音分析系统的研究
这是一篇关于呼叫中心,文本分析,语音识别,单点登录的论文, 主要内容为呼叫中心(Call Center)又被称为客户服务中心,从引进我国以来,已经有了十余年的长足发展,作为企业与客户直接沟通的媒介,呼叫中心肩负着监控服务质量、发现不足,以改善和提高整体客户服务水平的重要任务。呼叫中心一直以飞快的速度在全国内得到普及和应用,呼叫中心是每个公司与客户交流、了解客户需求以及收集市场信息的重要组成部分,对呼叫中心的录音进行系统的评估和分析有助于企业挖掘客户行为规律,提高客户服务通话的质量。本课题旨在通过对语音识别技术、文本分析技术的运用,配合企业界软件开发架构,自主研究和搭建包括录音抽取模块、单点登录模块、语音识别和文本分析引擎的语音分析系统。将通过语音识别引擎的数据结果进行数据分析,分析语速、语义、插话、情绪等对说话有影响的因素,并通过对识别结果进行索引结构的建立和搜索,实现词频统计、热点词语统计、通话量统计、模型统计等功能,从而得到服务水平,以及客户经常反映的错误情况,为操作人员提供直观有效的录音数据信息以及评估结果,高效地分析通话。本课题开发的语音分析系统以100小时中文通话语料作为实验材料,在开发上深度集成CAS(Central Authentication Service)单点登录框架,通过其内部票据传输机制来保证系统的安全性,并通过实验室的语音识别引擎对语料进行识别,在文本处理上,本课题自主研发了基于词典分词的分词算法,配合常用Spring MVC后台和Angular JS前端框架,对分析结果进行全方面的展示。
主题搜索引擎搜索策略的研究及算法设计
这是一篇关于搜索引擎,主题爬虫,文本分析,机器学习的论文, 主要内容为当前互联网应用中网站的搜索正变得越来越普及,一个网站要想做大做强,其内容必定要丰富,用户想要找到的内容,不管是最新的还是以前的(比如一段时间以前就见过的新闻报道,因为不再是最新的内容而没有出现在首页上),我们都可以借助搜索引擎来查找它。通过搜索引擎,用户可以享受快速获得资源的服务,几乎足不出户,搜索引擎就可以使人们更有效的从互联网络获取各种信息了,所以一个搜索引擎的好坏直接决定了人们的互联网生活。本文通过分析了主流搜索策略及算法,对搜索引擎的分类、技术架构及原理结构进行了深度的剖析,同时研究了基于主题爬虫系统的设计和模型的建立,在现有的技术支持上融入了机器学习算法,具体的讨论了文档的特征选择算法思想,并阐述了目前主流的TF-IDF改进算法,以Python 2.7为开发平台,设计实现了基于Context Graph的主题爬虫系统。最终以国内各大汽车网站为例,将“汽车”设为主题词进行分类爬取,以查全率、查准率、F1值来评价所涉及的系统性能的好坏。通过实验结果,说明本文设计的算法在文档的主题词分类及网页爬取的效率上具有较好的性能。
融合文本信息关联匹配模型优化及其应用研究
这是一篇关于关联匹配,文本信息处理,协同过滤,推荐系统,文本分析的论文, 主要内容为计算机技术的飞速发展使用户能够轻松获取到海量信息为用户带来便利,同时也加重了用户对海量信息的处理负担。因此,如何对文本信息资源进行分类组织,从而使得用户能够更加便捷地检索到目标资源,是当前信息管理与信息服务的一个难题。为了实现从文本信息集合中快速检索出能够满足用户需求的文本信息资源,完成用户-资源关联匹配模型,使用户-资源关联匹配更加准确,针对信息资源管理存在文本信息没有被充分利用的问题,提出了融合文本信息的用户-资源关联匹配模型。融合文本信息的用户-资源关联匹配模型从资源语义特征提取、用户-资源交互特征提取两个方向进行研究,并基于真实借阅数据,实现图书馆图书推荐服务的应用。具体研究工作及成果如下:(1)文本信息资源匹配度的分析及优化。通过自然语言处理技术对中文本向量进行深入研究,针对目前文本向量表义不足的问题,通过对BERT与Glo Ve模型生成的词向量的融合,获取两种词向量的语义信息,从而在少样本的语料库中,融合词向量的语义信息表示能力有一定的增强。采用浅层文本卷积神经网络对融合词向量进行特征提取,使得该融合词向量能够准确表达词义的同时,也降低了实验中对硬件的要求,降低了部署难度。相较于传统的Glo Ve模型和单一的BERT预训练模型,融合词向量模型的资源匹配准确率在少样本数据的情况下都能得到了提升。(2)融合文本信息的用户资源关联匹配模型研究,在实际生活中,仅依靠历史行为信息进行用户-资源的关联匹配,浪费了资源中的有效文本信息,因此本文提出了一种融合文本信息的用户资源关联匹配模型,该模型结合了用户-资源的行为信息与资源本身的文本信息,根据资源对目标用户的关联匹配指数情况,产生最终的关联匹配系数。通过实验对比,融合文本信息的用户资源关联匹配模型不仅提升了图书推荐系统的可靠性与稳定性,并且明显提升了图书推荐的准确度。(3)关联匹配模型的应用研究。在融合文本信息的用户资源关联匹配模型的基础上,将该功能应用在图书馆图书推荐服务上,利用Tkinter弹窗实现用户交互,最终实现对目标读者的图书推荐任务。
基于知识图谱的个人知识管理平台的设计与实现
这是一篇关于知识图谱,可视化,个人笔记,文本分析的论文, 主要内容为知识图谱是一种结构化的语义知识库,采用图形化的方式描述知识资源及其载体,通过可视化的图谱展示知识的核心结构、发展历史、关联关系以及整体知识架构等。近年来,随着信息技术与计算机技术的快速发展,知识图谱逐渐被应用到商业、科研、教学等领域。本文旨在设计并实现一个基于知识图谱的个人知识管理平台,主要为用户提供知识图谱构建、知识图谱可视化展示、知识图谱分析、社区共享等功能。本文以个人笔记为出发点,利用自然语言处理技术,对笔记内容进行智能化分析,自动提取属性并根据属性间的关系进行关联,构建关于笔记的知识图谱;通过D3.js等可视化工具,完成对知识图谱的可视化展示;结合统计分析技术,分析用户笔记内容,生成用户知识画像;在社区共享的基础上,利用基于内容和协同过滤等推荐算法,实现个性化社区;最后结合前端和服务器开发技术,实现相关内容管理功能,完善平台实现,并通过测试对平台进行评估和改进。本文结合知识图谱和自然语言处理技术,设计并实现了一个功能完备的个人知识管理平台,为个人学习领域知识图谱的构建与展示提供了一个新的思路。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码工坊 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/48044.html
