网络成瘾倾向

利用Apriori算法非监督提取产品特征，结合监督情感分析获取情感倾向，根据用户权重进行排序，有效挖掘评论中产品信息。

评价对象抽取及其倾向性分析

输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据

Hopfield网络（反馈网络）的仿真：simuhop设计solvehop设计Hopfield网络solvelin设计线性网络rands产生对称随机数learnbp反向传播学习规则learnh Hebb学习规则learnp感知层学习规则learnwh Widrow-Hoff学习规则initlin线性层初始化initp感知层初始化initsm自组织映射初始化plotsm绘制自组织映射图trainbp利用反向传播训练前向网络trainp利用感知规则训练感知层trainwh利用Widrow-Hoff规则训练线性层trainsm利用Kohonen规则训练自组织映射

Bing Liu 著

网络学习资源 中央广播电视大学: http://www.open.edu.cn 北京广播电视大学: http://www.btvu.org 北京广播电视大学在线学习平台: school.btvu.org 使用说明: 访问以上网站， 使用实名或学号注册登录后，即可进行学习、查询资料、参与在线讨论等操作。

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网络连接从给定起点进行数据传输。

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