基于引用网络的主题发展分析系统
这是一篇关于引文网络,关系分析,多维分析,数据可视化的论文, 主要内容为学术文献是科学研究人员明确科研方向或思路、传递学术价值信息、了解研究主题动态及发展规律的重要知识载体。伴随着学术大数据时代的到来,数字化信息资源爆炸式增长,入门学者检索信息时,很难获取、辨别与自己研究主题相关的文献资源,无法对自己的研究主题的现状及发展趋势有初步认识。因此本文设计完成了基于引用网络的主题发展分析系统,以可视化方式帮助入门学者获取主题内关键文献,完成体系化阅读需求,并基于时序引文网络完成主题发展分析。本系统包括五个功能模块,数据管理模块主要完成数据采集、数据清洗、数据格式转换、数据分布式存储及查询效率优化;文献关系分析模块有文献管理、根据引用关系构建主题初识引用网络、基于图卷积网络的社区聚类的功能;主题计量分析模块主要根据聚类的主题分类情况进行向前探查被引用关系将网络进行补齐,然后对完整的引文网络进行文献排名和网络分析;主题多维分析模块通过对文献数据进行指标定义并构建数据立方体,完成了文献数据的多维层级分析、多维整体分析;主题发展分析模块主要完成引文网络的时序划分,研究主题的热度、前沿性指标的数据建模分析。根据上述功能需求,采用JAVA语言、HDFS存储技术、Kylin分析引擎、SSM框架构建了基于引用网络的主题发展分析系统,并使用Echarts技术将分析结果可视化。本文选取学术文献数据验证了系统分析结果的可靠性,能够帮助入门学者在海量文献数据中挖掘可参考的文献资源,主题多维分析和主题发展分析一定程度上能够反映出研究主题的现状及发展脉络。
章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
基于引用网络的主题发展分析系统
这是一篇关于引文网络,关系分析,多维分析,数据可视化的论文, 主要内容为学术文献是科学研究人员明确科研方向或思路、传递学术价值信息、了解研究主题动态及发展规律的重要知识载体。伴随着学术大数据时代的到来,数字化信息资源爆炸式增长,入门学者检索信息时,很难获取、辨别与自己研究主题相关的文献资源,无法对自己的研究主题的现状及发展趋势有初步认识。因此本文设计完成了基于引用网络的主题发展分析系统,以可视化方式帮助入门学者获取主题内关键文献,完成体系化阅读需求,并基于时序引文网络完成主题发展分析。本系统包括五个功能模块,数据管理模块主要完成数据采集、数据清洗、数据格式转换、数据分布式存储及查询效率优化;文献关系分析模块有文献管理、根据引用关系构建主题初识引用网络、基于图卷积网络的社区聚类的功能;主题计量分析模块主要根据聚类的主题分类情况进行向前探查被引用关系将网络进行补齐,然后对完整的引文网络进行文献排名和网络分析;主题多维分析模块通过对文献数据进行指标定义并构建数据立方体,完成了文献数据的多维层级分析、多维整体分析;主题发展分析模块主要完成引文网络的时序划分,研究主题的热度、前沿性指标的数据建模分析。根据上述功能需求,采用JAVA语言、HDFS存储技术、Kylin分析引擎、SSM框架构建了基于引用网络的主题发展分析系统,并使用Echarts技术将分析结果可视化。本文选取学术文献数据验证了系统分析结果的可靠性,能够帮助入门学者在海量文献数据中挖掘可参考的文献资源,主题多维分析和主题发展分析一定程度上能够反映出研究主题的现状及发展脉络。
一个企业销售数据管理与分析系统的设计与实现
这是一篇关于销售信息网络,数据管理,多维分析的论文, 主要内容为随着经济的快速发展,企业内部的销售数据规模逐渐扩大,并且数据会有冗余、分散和不完整等现象。销售数据的大量产生以及信息技术的进步,使得基于销售数据的管理与分析已成为企业进一步实现业务发展、增加产品销售的重要手段。当前在数据分析领域,OLAP是最常用同时是最有效的技术,可以实现多角度多层次地查询分析销售数据,通过数据聚集解决多维关系数据的分析问题,挖掘已知数据里的潜在信息。通常企业管理系统将销售数据以关系模型存储,但随着信息数量的迅速增长,数据对象之间的关系愈加复杂,例如存在“销售人员”、“订单”、“售达方公司”等不同类型的实体,这些实体之间也存在着不同类型的关系。信息网络模型相较于传统的关系数据模型,具有更强大的表达能力,能更好地表达数据中包含的语义信息和展现对象间的关联关系。因此为了满足某自动化产品销售公司销售数据的管理与分析需求,本文基于该公司的销售数据建立销售异质信息网络,并基于建立的销售信息网络数据模型实现对销售信息的管理与分析,从而为企业的商品供给、营销战略制定等提供可靠依据。本文完成了对一个新型销售数据管理与分析系统的需求分析、架构设计、各功能模块设计,在此基础上进行了编码实现,并完成了系统测试。系统基于Java环境开发,采用B/S架构,Neo4j和My SQL提供后端数据库支持,开发框架采用Vue和Spring Boot相结合的形式。该销售数据管理与分析系统创新性地运用本体技术创建销售信息网络模型,将销售数据以异质信息网络的形式存储,运用图多维分析技术分析销售数据,并以可视化知识网络的形式展现给用户。系统共包括数据载入、销售数据管理以及数据多维分析三大功能模块:数据载入模块实现新的销售数据的导入;数据管理模块使用户能够可视化地对销售订单、产品、公司、销售人员等销售信息进行有效管理;数据多维分析模块实现对销售数据不同角度、不同层次的分析,基于自定义的用于销售信息网络多维分析的结构维和属性维,用户能够以接近自然语言的方式指定查询维度,系统返回可视化的分析结果。
一个企业销售数据管理与分析系统的设计与实现
这是一篇关于销售信息网络,数据管理,多维分析的论文, 主要内容为随着经济的快速发展,企业内部的销售数据规模逐渐扩大,并且数据会有冗余、分散和不完整等现象。销售数据的大量产生以及信息技术的进步,使得基于销售数据的管理与分析已成为企业进一步实现业务发展、增加产品销售的重要手段。当前在数据分析领域,OLAP是最常用同时是最有效的技术,可以实现多角度多层次地查询分析销售数据,通过数据聚集解决多维关系数据的分析问题,挖掘已知数据里的潜在信息。通常企业管理系统将销售数据以关系模型存储,但随着信息数量的迅速增长,数据对象之间的关系愈加复杂,例如存在“销售人员”、“订单”、“售达方公司”等不同类型的实体,这些实体之间也存在着不同类型的关系。信息网络模型相较于传统的关系数据模型,具有更强大的表达能力,能更好地表达数据中包含的语义信息和展现对象间的关联关系。因此为了满足某自动化产品销售公司销售数据的管理与分析需求,本文基于该公司的销售数据建立销售异质信息网络,并基于建立的销售信息网络数据模型实现对销售信息的管理与分析,从而为企业的商品供给、营销战略制定等提供可靠依据。本文完成了对一个新型销售数据管理与分析系统的需求分析、架构设计、各功能模块设计,在此基础上进行了编码实现,并完成了系统测试。系统基于Java环境开发,采用B/S架构,Neo4j和My SQL提供后端数据库支持,开发框架采用Vue和Spring Boot相结合的形式。该销售数据管理与分析系统创新性地运用本体技术创建销售信息网络模型,将销售数据以异质信息网络的形式存储,运用图多维分析技术分析销售数据,并以可视化知识网络的形式展现给用户。系统共包括数据载入、销售数据管理以及数据多维分析三大功能模块:数据载入模块实现新的销售数据的导入;数据管理模块使用户能够可视化地对销售订单、产品、公司、销售人员等销售信息进行有效管理;数据多维分析模块实现对销售数据不同角度、不同层次的分析,基于自定义的用于销售信息网络多维分析的结构维和属性维,用户能够以接近自然语言的方式指定查询维度,系统返回可视化的分析结果。
基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现
这是一篇关于数据粒度,预计算,数据仓库,多维分析,报表管理的论文, 主要内容为报表系统一直以来是企业的基本业务要求,是企业管理的基本措施和途径,也是企业实施商业智能战略的基础。随着零售企业规模的扩大和历史数据快速的积累,在商业智能领域,如何对海量零售数据进行多维统计分析和展示成为了报表系统亟待解决的问题。在此背景下,提出基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现。本文首先介绍了零售企业报表管理的现状,同时分析了国内外基于大数据的报表系统构建的研究内容、数据仓库的相关理论和相关大数据处理技术,确定了以空间换取时间的预计算思路。然后,本文根据业务需求分析和功能性需求分析,明确了系统实现目标,并在分析的基础上对于数据处理方案进行设计。围绕多维数据预处理模块,采用了Apache Kylin分析引擎构建数据立方体和存储过程实现物化视图,完成对海量零售数据的预计算和存储,提升了报表系统多维数据分析查询的效率。最后,本文选用了 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)web框架对报表管理平台进行构建。在整个项目的设计过程中,本人主要负责数据仓库的设计、预计算模块的设计及报表平台的设计和开发工作。在实验验证方面,本文首先通过任务调度平台验证了预计算任务设计的正确性。然后对预处理方案构建性能和系统整体查询性能进行验证,验证了基于预计算方案下系统查询性能的提升。最后通过OLAP分析方法对系统进行数据分析查询,完成对系统功能性需求的验证。
基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现
这是一篇关于数据粒度,预计算,数据仓库,多维分析,报表管理的论文, 主要内容为报表系统一直以来是企业的基本业务要求,是企业管理的基本措施和途径,也是企业实施商业智能战略的基础。随着零售企业规模的扩大和历史数据快速的积累,在商业智能领域,如何对海量零售数据进行多维统计分析和展示成为了报表系统亟待解决的问题。在此背景下,提出基于数据粒度预计算的零售报表系统的设计与实现。本文首先介绍了零售企业报表管理的现状,同时分析了国内外基于大数据的报表系统构建的研究内容、数据仓库的相关理论和相关大数据处理技术,确定了以空间换取时间的预计算思路。然后,本文根据业务需求分析和功能性需求分析,明确了系统实现目标,并在分析的基础上对于数据处理方案进行设计。围绕多维数据预处理模块,采用了Apache Kylin分析引擎构建数据立方体和存储过程实现物化视图,完成对海量零售数据的预计算和存储,提升了报表系统多维数据分析查询的效率。最后,本文选用了 SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)web框架对报表管理平台进行构建。在整个项目的设计过程中,本人主要负责数据仓库的设计、预计算模块的设计及报表平台的设计和开发工作。在实验验证方面,本文首先通过任务调度平台验证了预计算任务设计的正确性。然后对预处理方案构建性能和系统整体查询性能进行验证,验证了基于预计算方案下系统查询性能的提升。最后通过OLAP分析方法对系统进行数据分析查询,完成对系统功能性需求的验证。
章回体小说主题与人物关系的多维可视分析
这是一篇关于主题提取,人物关系,多维分析,交互式可视化的论文, 主要内容为章回体小说作为一种文学形式,包含复杂的故事情节、人物关系等信息。为了深入理解其内涵和价值,需要从多个维度进行探究,但传统研究方法存在技术限制和高昂的成本。借助可视分析,可以帮助研究者深入分析其结构和内容。由于现有可视分析方法无法全面地探索其非结构化数据。因此,将从以下几个方面进行研究。首先,使用Python中的urllib模块对章回体小说文本数据进行爬取,运用Jieba分词和停用词词典对文本进行数据清洗。采用CRF方法提取章回体小说文本中的人名、时间、地名等标识,并与中国地理信息系统数据库CHGIS中地理空间数据、CN-DBPedia百科中人物关系、故事背景数据相结合,经过过滤后,得到共计5000条包含章回体小说人物、地点、事件等信息的多维章回体小说数据集。其次,针对Text Rank算法忽略主题隐含变量的问题,提出结合LDA与Text Rank的主题提取算法,将LDA计算所得主题词权重作为主题影响因子,初始化Text Rank算法中各顶点的权重数值,解决Text Rank算法在主题信息抽取时的不足,提高主题提取的准确率;设计实验评估参数对比LDA、Text Rank、以及提出的融合算法,验证融合算法的有效性。再次,针对章回体小说中复杂的人物关系,提出一种基于改进的Node2vec算法和层次聚类的人物关系分析方法。考虑到人物重要性对人物关系的影响,在Node2vec算法中加入权重因子,提高人物关系区分的准确性。为了直观地呈现该方法的有效性,针对gephi的人物复杂关系展示不清晰问题,结合K-means和层次聚类,优化关系图谱聚类效果。最后,以金庸章回体小说分析为研究对象设计多维可视分析方法,从主题情节、故事环境、章回体小说人物对源文本进行分析,设计人物聚类视图、人物统计视图、主题时序视图、叙事视图、知识图谱视图等可视分析方法对数据集和实验结果分布进行多维度展示,同时结合交互技术,实现多视图协同的可视分析效果。为了验证方法的可行性与高效性,设计案例分析以及用户反馈,根据用户反馈对现有方法进行完善,并对未来工作进行展望。
一个企业销售数据管理与分析系统的设计与实现
这是一篇关于销售信息网络,数据管理,多维分析的论文, 主要内容为随着经济的快速发展,企业内部的销售数据规模逐渐扩大,并且数据会有冗余、分散和不完整等现象。销售数据的大量产生以及信息技术的进步,使得基于销售数据的管理与分析已成为企业进一步实现业务发展、增加产品销售的重要手段。当前在数据分析领域,OLAP是最常用同时是最有效的技术,可以实现多角度多层次地查询分析销售数据,通过数据聚集解决多维关系数据的分析问题,挖掘已知数据里的潜在信息。通常企业管理系统将销售数据以关系模型存储,但随着信息数量的迅速增长,数据对象之间的关系愈加复杂,例如存在“销售人员”、“订单”、“售达方公司”等不同类型的实体,这些实体之间也存在着不同类型的关系。信息网络模型相较于传统的关系数据模型,具有更强大的表达能力,能更好地表达数据中包含的语义信息和展现对象间的关联关系。因此为了满足某自动化产品销售公司销售数据的管理与分析需求,本文基于该公司的销售数据建立销售异质信息网络,并基于建立的销售信息网络数据模型实现对销售信息的管理与分析,从而为企业的商品供给、营销战略制定等提供可靠依据。本文完成了对一个新型销售数据管理与分析系统的需求分析、架构设计、各功能模块设计,在此基础上进行了编码实现,并完成了系统测试。系统基于Java环境开发,采用B/S架构,Neo4j和My SQL提供后端数据库支持,开发框架采用Vue和Spring Boot相结合的形式。该销售数据管理与分析系统创新性地运用本体技术创建销售信息网络模型,将销售数据以异质信息网络的形式存储,运用图多维分析技术分析销售数据,并以可视化知识网络的形式展现给用户。系统共包括数据载入、销售数据管理以及数据多维分析三大功能模块:数据载入模块实现新的销售数据的导入;数据管理模块使用户能够可视化地对销售订单、产品、公司、销售人员等销售信息进行有效管理;数据多维分析模块实现对销售数据不同角度、不同层次的分析,基于自定义的用于销售信息网络多维分析的结构维和属性维,用户能够以接近自然语言的方式指定查询维度,系统返回可视化的分析结果。
基于引用网络的主题发展分析系统
这是一篇关于引文网络,关系分析,多维分析,数据可视化的论文, 主要内容为学术文献是科学研究人员明确科研方向或思路、传递学术价值信息、了解研究主题动态及发展规律的重要知识载体。伴随着学术大数据时代的到来,数字化信息资源爆炸式增长,入门学者检索信息时,很难获取、辨别与自己研究主题相关的文献资源,无法对自己的研究主题的现状及发展趋势有初步认识。因此本文设计完成了基于引用网络的主题发展分析系统,以可视化方式帮助入门学者获取主题内关键文献,完成体系化阅读需求,并基于时序引文网络完成主题发展分析。本系统包括五个功能模块,数据管理模块主要完成数据采集、数据清洗、数据格式转换、数据分布式存储及查询效率优化;文献关系分析模块有文献管理、根据引用关系构建主题初识引用网络、基于图卷积网络的社区聚类的功能;主题计量分析模块主要根据聚类的主题分类情况进行向前探查被引用关系将网络进行补齐,然后对完整的引文网络进行文献排名和网络分析;主题多维分析模块通过对文献数据进行指标定义并构建数据立方体,完成了文献数据的多维层级分析、多维整体分析;主题发展分析模块主要完成引文网络的时序划分,研究主题的热度、前沿性指标的数据建模分析。根据上述功能需求,采用JAVA语言、HDFS存储技术、Kylin分析引擎、SSM框架构建了基于引用网络的主题发展分析系统,并使用Echarts技术将分析结果可视化。本文选取学术文献数据验证了系统分析结果的可靠性,能够帮助入门学者在海量文献数据中挖掘可参考的文献资源,主题多维分析和主题发展分析一定程度上能够反映出研究主题的现状及发展脉络。
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