数据挖掘文本分类题目及附件

短文本分类器与电商品类数据挖掘 知识点一：短文本分类器 在电商领域，短文本分类用于处理产品标题、评论等短文本信息，将这些文本归类到相应类别。其应用包括：- 产品分类：基于标题或描述自动分类。- 情感分析：判断用户评价的正负面情绪。- 主题识别：识别评论主题，助力商家响应需求。 技术实现包括：- 特征提取：利用TF-IDF等方法提取文本关键特征。- 模型训练：通过机器学习（如朴素贝叶斯、SVM）或深度学习（如CNN、RNN）训练模型。- 评估优化：使用准确率、召回率等指标优化模型性能。 知识点二：电商品类数据挖掘 电商品类数据挖掘从海量商品数据中提取有价值的信息，辅助商业决策。主要步骤包括：- 数据预处理：- 数据清洗：去重、填补缺失值。- 数据转换：将非结构化数据转为结构化格式。- 模式识别：- 关联规则挖掘：发现商品间的购买关联性，用于交叉销售。- 聚类分析：将相似商品分组，有利于库存管理与推荐。- 趋势预测：利用历史销售数据预测未来销售趋势，优化库存和营销策略。 知识点三：技术应用示例 可抽取具体关键词和应用示例，如：- TF-IDF：常用于衡量词在文档中的重要性。- 3G/CDMA/GSM：移动通信标准，常出现在产品描述中。- CPU/CRT/DIY：表示处理器、显示器、自主组装，常见于电子产品描述。- GPS/GSM/TFF (microSD)：用于产品支持的功能描述，如定位、通信等。

面对海量Web数据，如何高效处理和分析成为关键。特征选择算法作为数据挖掘、文本分类以及Web分类的核心技术之一，为我们提供了有效解决方案。通过筛选最具代表性的特征，该算法可以降低数据维度、提高模型效率，并提升分类精度。

博士论文探讨了数据挖掘技术在文本分类和生物信息学中的应用。

煤矿企业自动化系统中，文本分类方法的选择是一个关键问题。为了综合评估常用的分类方法的性能，分析了朴素贝叶斯（NB）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）这三种方法，并使用开源数据挖掘平台WEKA进行了模拟实验。

论文提出了一种基于独立类别特性的改进 KNN 文本分类算法，该算法通过利用文本的不同类别特征来提高分类精度。

随着互联网的快速发展，文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究，更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。

基于深度学习构建文本分类系统，提出系统架构和关键技术，通过验证比对传统模型、TextCNN、CNN+LSTM等模型，提升分类准确率和特征提取能力。

中文文本分类语料库测试集下载包含了复旦大学李荣陆提供的测试语料。其中，test_corpus.rar包含9833篇文档，用于测试；train_corpus.rar则是包含9804篇文档的训练语料。两个语料库各分为20个相同类别，并按照1:1的比例划分。

使用改进的分词方法，提取动词、虚词和停用词作为关键词。 应用评分算法筛选关键词。 分类123篇文档，提高分类速度而不影响准确率。