主要研究論壇貼文、博客文章、微博文章等媒體互動(dòng)討論的輿情數(shù)據(jù)的抓取，以及輿情數(shù)據(jù)的綜合處理和分析，并實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)的輿情預(yù)警研究。實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情數(shù)據(jù)的可視化展示，用圖表呈現(xiàn)輿情的時(shí)間走勢(shì)、地域分布、主題分布、文章排行、熱度聚集、熱詞發(fā)現(xiàn)等輿情分析結(jié)果，輔助決策。實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)熱點(diǎn)話題的自動(dòng)識(shí)別、智能聚類以及對(duì)傳播路徑的追溯、對(duì)議題漂移的捕捉和核心觀點(diǎn)的摘要。
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，面對(duì)在線消費(fèi)提供的海量數(shù)據(jù)信息，傳統(tǒng)的技術(shù)方法已逐漸無(wú)法滿足企業(yè)創(chuàng)造和維持品牌忠誠(chéng)的競(jìng)爭(zhēng)需求�！稇�(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法度量在線品牌忠誠(chéng)度模型構(gòu)建研究》構(gòu)建了一個(gè)在線消費(fèi)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的人工智能模型——機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)在線消費(fèi)者的品牌商品購(gòu)買行為進(jìn)行聚類，實(shí)現(xiàn)具有相似忠誠(chéng)度的用戶的聚類，同時(shí)實(shí)現(xiàn)在線品牌忠誠(chéng)度的度量。其中，重點(diǎn)研究機(jī)器學(xué)習(xí)路徑、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、模型構(gòu)建方法，以及模型的檢驗(yàn)與優(yōu)化方法�！稇�(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法度量在線品牌忠誠(chéng)度模型構(gòu)建研究》適合經(jīng)濟(jì)管理專業(yè)的研究生和教師閱讀。
|
