安装从这里下载相关的安装文本1. 安装fortran yum install libgfortran yum install gcc-gfortran2. 安装blas rpm -ivh blas-3.2.1-5.el6.x86_64.rpm rp
转载
2024-08-01 16:05:48
55阅读
CiteSpace文献共被引聚类的标签究竟是来源哪里？回顾上几次推文： CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 CiteSpace的时区图谱含义详细解读 CiteSpace关键词时间线图谱含义详细解析 CiteSpace关键四张表解读 CiteSpace文献共被引图谱含义详细解析 CiteSpace同义词、同机构异名批量合并功能 CiteSpac
转载
2024-03-27 08:39:47
611阅读
代码签入记录：
PairProject1PairProject2分工：
221600124：编写爬虫部分代码、测试代码并调试221600127：编写WordCount基础需求及进阶需求代码PSP表格PSP2.1Personal Software Process Stages预估耗时（分钟）实际耗时（分钟）Planning计划3042• Estimate• 估计这个任务需要多少时间3042Devel
本文以CiteSpace软件做的关键词时间线图谱分析为例，进行关键词聚类图谱含义详细解析。 回顾上几次推文： CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 CiteSpace的时区图谱含义详细解读 CiteSpace关键四张表解读 CiteSpace同义词、同机构异名批量合并功能 CiteSpace软件一个独特之处就是将时间引入到网络中。 在做共现矩阵
转载
2023-09-13 14:55:03
590阅读
一. 拉普拉斯矩阵性质 二.拉普拉斯矩阵与图分割的联系 三.Ratiocut 四.总结一.拉普拉斯矩阵性质这篇文章可能会有些枯燥，着重分享了谱聚类的原理中的一些思想，以及自己本人对谱聚类的一些理解。如果在看完这篇文章后，也能解决你对谱聚类的一些疑问，想必是对你我都是极好的。在之前查阅了很多关于谱聚类的资料，博客，但是发现有些地方仍不是很明白，比如为什么用拉普拉斯矩阵L的特征向量就能表示一个样
转载
2024-07-27 12:53:09
117阅读
导语我们对四大名著小说中的红楼梦进行分词分析，并把结果用词云图给画出来。大家也可以用这个程序来分析自己感兴趣的内容。Python工具包准备想要完成一个文本的分词，我们需要分词工具；而要将分词统计结果用词云图画出来，我们需要一个词云工具：1.分词工具jiebajieba 是基于Python的中文分词工具,安装使用非常方便。我们使用pip安装：pip install jieba2.词云工具wordcl
转载
2023-09-07 11:16:13
140阅读
推荐系统的目的是联系用户的兴趣和物品，这种联系需要依赖于不同的媒介。GroupLens在文章1中认为目前流行的推荐系统基本上通过三种方式来联系用户兴趣和物品。如图1所示，第一种方式是通过用户喜欢过的物品：可以给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品，这就是前面提到的基于物品的算法（item-based）。第二种方式是通过和用户兴趣相似的其他用户：可以给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的
CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析 回顾上一次推文：CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析 其中有一句： 当你人工已经可以很容易的进行归纳后，就不需要再利用CiteSpace聚类功能啦。 我们来看一下上次推文做出来的关键词共现图谱： 人工不好归纳！那怎么聚类呢？ 此时便可使用CiteSpace的聚类功能啦！ 如下所示：我们可以清晰地看到上边的关键词共现网络聚成了一个个不规则区域，每
转载
2023-11-01 20:52:05
424阅读
屏幕上的文字大都是由gdi32.dll的以下几个函数显示的：TextOutA、TextOutW、ExtTextOutA、ExtTextOutW。实现屏幕抓词的关键就是截获对这些函数的调用，得到程序发给它们的参数。 我的方法有以下三个步骤： 一、得到鼠标的当前位置 通过SetWindowsHookEx实现。 二、向鼠标下的窗口发重画消息，让它调用系统函数重画 通过WindowFr
Citespce 数据可视化写在前面Citespace 软件在揭示学科的动态发展规律，发现学科的研究前沿上有一定的优势；而对学科主题之间的关系进行清晰的呈现、或者数据量非常大的时候，可以选取 VOSviewer 软件绘制知识图谱。刚学完VOS的文献计量，确实颜色和聚类呈图比Citespace优秀很多，但是做时间的共现分析确实Citespace要略胜一筹，下面就好好研究下Citespace用法。正餐
转载
2024-05-05 09:17:57
3848阅读
聚类是机器学习、数据挖掘相关的一类很常见的问题。关于聚类算法的介绍这里就不多写了，因为无论是教科书还是网络上都有太多的资料了。这里，用一个《Programming Collective Intelligence》中的聚类例子，写几个经典聚类算法的实现，分别是hierachiclaCluster、kmeans、kmedoids。 另外，最
转载
2024-08-12 14:18:54
14阅读
聚类分析 Cluster Analysis一、什么是聚类分析关键词1️⃣ 簇 Cluster：数据对象的集合，相同簇中的数据彼此相似，不同簇中的数据彼此相异。2️⃣ 聚类分析 Cluster analysis：根据数据特征找到数据中的相似性，并将相似的数据聚集(分组)到一个簇中。3️⃣ 无监督学习 Unsupervised learning：并没有为数据给出预先定义好的类别好啦，我们现在有了理论储
转载
2023-06-21 22:21:03
1068阅读
使用类CInternetSession 创建并初始化一个或多个同时的Internet 会话。如果需要，还可描述与代理服务器的连接。如果Internet连接必须在应用过程中保持着，可创建一个类CWinApp的CInternetSession成员。一旦已建立起Internet 会话，就可调用OpenURL。CInternetSession会通过调用全局函数AfxParseURL来为分析映射
# 使用 NLP 实现关键词聚类
自然语言处理（NLP）是研究计算机与人类语言之间相互作用的领域，其中一个重要的应用是关键词聚类。关键词聚类的目的是将一组关键词进行分类，以便更好地分析和理解它们的关系。这在信息检索、推荐系统和情感分析等领域都有广泛应用。
## 关键词聚类的基本概念
关键词聚类是将一组关键词分组成若干个类别，使得同一类别中的关键词相似度较高，而不同类别中的关键词相似度较低。常
近日工作中有一个项目使用到了Lucene.net，在工作中发现了一个问题，就是如果采用Lucene自带的分词器是对关键字按字来进行拆分的，这样搜索到的结果肯定不符合我们的要求。后来在网上找了一个中文分词工具，就是车东老师写的CJK分词器，可当采用CJK二元分词法以后，却发现一个问题，搜索到的结果是对的，但着色是错误的，比如我们对如下文本进行搜索我是一个中国人，我是一个伟大的中国人当采用关键字伟大进
以Google和百度为代表的搜索引擎，在用户输入关键词进行查询后，返回的是成千上万的相关结果，往往需要用户花大量时间浏览与选择，不能满足用户快速获取信息的愿望。为了解决这一问题，很多学者开始研究检索结果聚类算法。当前检索结果聚类方法主要可以分为两类：基于文档的方法和基于标签的方法。基于文档的方法通常是先使用余弦夹角公式计算文本相似度，再采用传统的文本聚类算法对
转载
2024-10-05 12:16:43
20阅读
面向加密云数据的多关键字语义搜索方法摘要：文中面向加密云数据提出了一种支持多关键字的安全语义搜索解决方案，其核心思想 是基于主题模型获取文档的主题向量和主题的词分布向量，通过计算查询关键字与各个主题 的语义相似度生成查询向量，支持在同一向量空间内评价查询向量与文档主题向量的相似 度；提出了基于 ＥＭＤ 并结合词嵌入计算查询向量与主题相似度的方法，提升了查询关键词与主题之间语义相似度的准确性；为支持
简介TF-IDF算法（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率算法）是一种基于统计的计算方法，常用于评估在一个文档集中一个词对某份文档的重要程度，由两部分组成：TF算法以及IDF算法。TF算法是统计一个词在一篇文档中出现的频次，其基本思想是，一个词在文档中出现的次数越多，则其对文档的表达能力也就越强。IDF算法则是统计一个词在文档集的多少
转载
2024-01-12 10:59:12
57阅读
原则一：范围要适中 切忌好高骛远，我的一个客户，做了个二手手机的网站，硬要把关键词“手机”做上去。我不推荐这样做，因为“手机”这个关键词的范围太广，用户搜索这个关键词的时候，可能要找的是手机游戏，或者手机铃声，或者手机电影，或者某一款手机等，真正要找二手手机的用户非常少。当然范围也不能太窄，就拿上述“二手手机网站”来说，你也不能把“武汉二手诺基亚手机交易”这样的关键词设为主关键词。范围应该适中，你
转载
2024-01-31 11:26:02
64阅读
# 利用NLP关键词聚类和分组的科普文章
## 引言
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。在众多NLP任务中，关键词的聚类和分组是非常重要的，特别是在信息检索、文本分析和内容推荐等应用中。本文将介绍如何利用NLP进行关键词聚类和分组，并提供相关的代码示例，帮助读者理解和实现这一过程。
## 关键词提取
关键词提取是NLP
