5篇关于Logistic回归的计算机毕业论文

今天分享的是关于Logistic回归的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到Logistic回归等主题,本文能够帮助到你

基于消费者评论挖掘的餐饮推荐系统实现

这是一篇关于评论文本挖掘,推荐系统,自然语言处理,Logistic回归,情感分析的论文, 主要内容为随着电子商务的快速发展,线上消费成为人们生活中不可缺少的一部分。推荐系统通过电子商务网站来给用户推荐商品或服务,帮助用户解决应该购买什么产品。在餐饮领域,传统的餐饮推荐系统只考虑了消费者的总体打分,没有考虑消费者对于菜品口味、就餐环境、服务态度等不同特征属性的打分情况,使得推荐系统的准确性有所降低。针对这一问题,越来越多的人们转向对餐饮评论文本的研究,因为这些评论包含了消费者对餐厅的消费建议、就餐感受、服务体验等大量有价值的消费信息,能够准确刻画餐厅的各项特征,提高推荐的准确性。论文运用自然语言处理等技术分析餐饮评论文本,并将其应用到个性化餐饮推荐中,挖掘并分析消费意见和情感信息,提高餐饮推荐系统的准确性。论文工作内容如下:(1)构建了一个基于消费者评论信息挖掘的餐饮推荐子系统,包括餐饮数据采集模块、数据预处理模块、评论摘要抽取模块、评论情感极性分类模块、餐厅相似度计算模块、餐厅推荐模块六个基本模块。上述模块构成了完整的线下推荐系统功能,实现了数据爬取,数据预处理,评论摘要抽取、评论情感极性分类、餐厅相似度计算、餐厅推荐等功能。(2)使用BeautifulSoup从某餐饮网站爬取了2百多万条餐饮数据,主要信息字段有:用户ID、餐厅ID、消费者打分和消费者评论,并将其存入MongoDB数据库。(3)将依存句法分析技术引入评论摘要抽取模块。对预处理后的评论文本进行依存句法分析,得到词语之间的语法关系。根据系统设计的语言逻辑规则,挖掘出符合规则的词语并整理成一个完整的描述作为评论摘要,并将对应的评论短句标记为主观句。该方法充分利用评论文本中的语法关系,相比现有的摘要抽取方法查全率和查准率均有所提高。(4)将基于词性的特征选择模型加入到评论情感极性分类模块。通过统计分析主观句中不同词性组合的2统计量,人工选取2统计量高且有意义的词性组合。接着利用词性组合筛选特征,将符合此行组合的词组挑选出来,构建初始特征集。最后人工标注褒义主观句和贬义主观句各20000句,通过Logistic回归训练分类器并对评论进行情感极性分类。该方法比传统的情感极性分类方法在分类正确率上提高了3.5%。(5)将评论摘抽取模块和评论情感极性分类模块的挖掘结果进行结合,构造餐厅的多属性打分特征向量并计算餐厅相似度,代替传统推荐方法中的打分相似度。本系统采用的方法相比于传统推荐系统,刻画出了餐厅不同属性特征的优劣情况,提高了推荐准确度。

广义线性模型基于Elastic Net的变量选择方法研究

这是一篇关于广义线性模型,变量选择,Lasso,Elastic Net,Logistic回归,Poisson回归的论文, 主要内容为模型的变量选择是统计建模中很重要的问题之一,关于线性模型的变量选择研究,前人已经做了很多工作,尤其引人注目的是1996年Tibshirani提出的Lasso方法,它可以同时做到变量的选择和参数的估计。随着解决此类问题的有效算法LARS的提出,Lasso及其相关改进方法的研究已经成为了当今统计学界的热门问题。Elastic Net是Lasso的一种有效改进方法,它在处理微阵列数据方面要显著优于Lasso法,即当数据中的变量间存在组效应时,ElasticNet方法能够将群变量全部选出。本文将该方法应用于广义线性模型,分别在Logistic模型和Poisson模型中推广了Elastic Net估计的这一性质,证明了这两种模型在研究数据存在组效应情况下,Elastic Net方法同样可以将群变量全部选出。另外,本文还通过实际的和模拟的数据例子,分析验证了Elastic Net方法相比于Lasso方法和Ridge方法在模型变量选择方面的良好表现。本文第一章回顾了普通线性模型和广义线性模型在变量选择方面的研究进展,第二章介绍了广义线性模型和Elastic Net方法的一些相关预备知识,第三章和第四章则将Elastic Net分别应用于Logistic模型和Poisson模型,给出了两种模型下Elastic Net估计的定义,讨论了该估计的组效应性质,并通过数据例子进行了分析和验证,文章最后对全文进行了总结并提出了一些有待进一步研究的问题。

基于大数据的Web健康管理平台的设计与实现

这是一篇关于哈佛癌症风险指数,MLP神经网络,Logistic回归,优化实验的论文, 主要内容为随着现代社会信息技术的飞速发展,人们的生活已经越来越离不开互联网。特别是在移动互联网时代,4G,Wi Fi等无线网络迅速普及,移动APP的数量也如雨后春笋般层出不穷。人们通过智能手机上网己成为互联网世界的主流。以高血压为代表的慢性病与癌症等疾病给人类健康带来了巨大威胁,评估自己患病的风险是预防疾病改善健康的有效手段。随着医疗设备的迅速更迭,医院、体检机构等积累了大量的健康医疗原始数据,我们可以使用机器学习、数据挖掘等技术,发掘健康医疗大数据的价值,实现对自身的健康管理,以及对人类疾病的风险预测。本文的目的是设计与实现一款基于大数据的Web健康管理平台,用户可以通过移动终端设备或者PC的浏览器访问平台,并且平台支持不同厂家的不同移动终端访问,具有极大的便捷性,使用户可以随时随地对自己进行高血压与癌症风险的评估。论文的研究工作主要围绕着健康大数据平台的设计与实现展开。首先,研究风险评估模型建立所需的Logistic回归、MLP神经网络与BP算法等大数据技术,以及实现平台所需的移动Web前端与服务器端开发技术。其次,分析Web健康大数据平台的需求,包括信息采集、在线问诊、文章资讯、慢病预测以及癌症筛选的功能性需求以及Web软件平台稳定性、适配性、灵活性等非功能性体验需求。然后,针对所提出的需求,设计基于B/S架构模型的分层系统架构,画出系统功能模块图并完成数据库设计与关键接口设计。随后,利用组件化、模块化的思想实现Web软件平台的前端界面与后端服务,实现信息采集、在线问诊、文章资讯、Web服务等模块后,建立高血压风险模型与癌症筛选模型,并将它们分别应用到软件平台中的慢病预测模块与癌症筛选模块。最后,对软件平台进行测试,在测试过程中对软件平台进行修复与完善。本文建立了基于Logistic回归与哈佛癌症风险指数公式的高血压风险模型以及基于MLP的癌症风险模型并对两者均进行了优化实验,利用组件化、模块化的思想实现了一个Web健康大数据平台,将模型应用到了软件平台中。平台运行情况良好,提供了优秀的用户体验。

乡村振兴视阈下科左中旗农村电商影响因素及其对策研究

这是一篇关于农村电子商务,影响因素,Logistic回归,科左中旗的论文, 主要内容为随着互联网、物联网等技术条件的日益完备与成熟,最具新型商业形态特征的农产品电子商务(后文简称电商)迅速进入公众视野,其发展备受各界关注。2014年至今,中央一号文件多次强调发展农产品电子商务对乡村振兴的重要意义。对此,通辽市各级政府部门积极响应国家和自治区的号召,出台相应政策以推进农村电商发展。科左中旗是种类丰富的农产品产地,其中血麦米、锦绣海棠等农产品最负盛名。随着数字经济的广泛传播,当地政府抓住机遇,依托互联网技术积极推动农村电商发展以赋能当地产业发展。在政府大力扶持下,当地电商发展取得了一定的成效。尽管农户参与电商活动意愿强烈,但在发展过程中仍受到多种影响因素制约。这些因素难以避免地对当地电商发展产生一定阻碍。然而,囿于数据和方法的限制,当前少有研究来识别这些因素,并进行相关探索。鉴于此,首先,本文以科左中旗的农户为研究对象,调查分析该地区农村电商发展的影响因素;其次,整理国内外相关文献并结合科左中旗农村电商发展的现状,分析出影响该地区电商发展的因素指标,制作调查问卷,主要包括个人基本特征、农户家庭特征、电商行为特征以及外部环境特征,并对问卷进行发放和实地调研;最后,将收集到的297份问卷整理归纳,进行描述性统计分析和二元Logistic回归分析,分析出影响电商发展的因素及科左中旗农村电商发展存在的问题,提出相应的对策建议。本文的贡献可能在于:深入研究科左中旗农村电商发展的影响因素有利于探寻转变传统农业发展方式,推动电商产业发展,促进农户增收,助力农产品上行,这为推动乡村振兴有重要意义。根据二元Logistic回归分析的结果可得:科左中旗的农户参与农村电商活动的意愿较好,年龄、受教育程度、使用电商软件的频率、网络设施建设情况、农户所在地理位置、电商培训次数、掌握电商知识难易程度、商人才培训频率、电商人才队伍建设程度以及对电商了解程度共十个因素对科左中旗农村电商发展有显著影响,其中年龄、地理位置以及电商培训频率对电商发展有负向影响。结合科左中旗的实际情况,得到了以下的政策启示:(1)加强当地的电商基础设施建设,包括网络设施和物流设施。(2)培育当地村民参与电商活动的意识、积极开展电商培训活动、建设和引进专业的电商人才队伍。(3)提高政府在政策方面和资金方面支持程度、打造本土知名农产品品牌,提高产品竞争力。(4)发挥龙头企业的带动作用、搭建本土电商平台。(5)推进农村电商与新媒体融合发展。这一系列启示为科左中旗农村电商发展提供了参考建议,也为我国农村电商的实践研究进行一定的补充。