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PAGEPAGE1本科畢業(yè)論文開題報告1.研究背景及目的在當(dāng)今信息爆炸的時代,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們獲取信息、交流、娛樂的重要渠道。特別是在疫情時期,互聯(lián)網(wǎng)越發(fā)扮演著重要的角色。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)上形成了數(shù)量龐大的用戶生成內(nèi)容,例如圖片、視頻、文本等,并形成了深層次的社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。同時,大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展,使得對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析成為了一種重要的技能。在這樣的背景下,本論文旨在研究基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)文本分析方法。具體包括如下目標(biāo):開發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)文本分析算法,能夠自動識別社交網(wǎng)絡(luò)中的情感、主題等信息;探究社交網(wǎng)絡(luò)文本在情感、主題等方面的變化規(guī)律,以及不同文本間的關(guān)聯(lián)性;建立一個可視化的文本分析平臺,能夠展示社交網(wǎng)絡(luò)文本分析結(jié)果和趨勢。2.研究方法在研究過程中,本論文主要采用深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)。具體來說,采用以下研究方法:構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)文本分析模型。通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)和優(yōu)化,提高模型的準(zhǔn)確性和效率;分析社交網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)特征,并提取文本的情感和主題等信息。這需要采用自然語言處理技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析方法,以及相關(guān)算法和工具庫;探究社交網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)在時間和空間等方面的變化規(guī)律,以及文本間的關(guān)聯(lián)性。使用探索性數(shù)據(jù)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,應(yīng)用可視化技術(shù)進(jìn)行呈現(xiàn)。3.研究計劃本論文的研究計劃如下:研究文獻(xiàn)調(diào)研和技術(shù)準(zhǔn)備階段(2022年3月-2022年6月)調(diào)查和分析社交網(wǎng)絡(luò)文本分析相關(guān)技術(shù)和算法;構(gòu)建實驗環(huán)境,包括軟件和硬件的準(zhǔn)備。研究模型設(shè)計和實現(xiàn)階段(2022年6月-2023年4月)設(shè)計和開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的社交網(wǎng)絡(luò)文本分析模型;搜集并整理社交網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù),并進(jìn)行預(yù)處理。社交網(wǎng)絡(luò)文本分析及探究階段(2023年4月-2023年12月)進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)文本分析,并提取感性和主題信息;探詢文本數(shù)據(jù)在時間和空間上的變化規(guī)律,并分析文本間的關(guān)聯(lián)性。建立文本分析可視化平臺階段(2023年12月-2024年4月)開發(fā)文本數(shù)據(jù)可視化平臺;驗證和完善分析結(jié)果。論文撰寫階段(2024年4月-2024年6月)撰寫完整的本科畢業(yè)論文;進(jìn)行答辯和評審。4.研究意義本論文采用基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的社交網(wǎng)絡(luò)文本分析方法,具有以下意義:為社交網(wǎng)絡(luò)文本分析提供一種新的方法,能夠自動化提取文本信息,大規(guī)模處理數(shù)據(jù),節(jié)省時間和人力成本;深入分析和探究社交網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù)的變化規(guī)律和關(guān)聯(lián)性,幫助了解社交網(wǎng)絡(luò)用戶的心理和行為;建立一個可視化的文本分析平臺,能夠為用戶直觀顯示分析結(jié)果和趨勢。5.參考文獻(xiàn)[1]Cer,D.,Yang,Y.,Kong,S.Y.,etal.

Universalsentenceencoder.arXivpreprintarXiv:1803.11175,2018.[2]Deng,L.,Hinton,G.,&Kingsbury,B.Newtypesofdeepneuralnetworklearningforspeechrecognitionandrelatedapplications:Anoverview.In2013IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(pp.

8599-8603).IEEE,2013.[3]Mikolov,T.,Sutskever,I.,Chen,K.,etal.

Distributedrepresentationsofwordsandphrasesandtheircomposition

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