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2021年2月,中国互联网络信息中心(CNNIC)发布了第47次《中国互联网络发展 状况统计报告》。报告指出，截止至2020年12月,我国手机网民的规模达到9.86亿， 其中使用手机上网的网民占比99.7%，而网络新闻用户规模为7.43亿，占网民总体的 75.1%。网络逐渐成为了人民生活中不可或缺的一部分 2020年是极度不平凡的一年，新冠肺炎疫情的发生影响着我们生活的方方面面， 互联网作为人民生活必不可缺的一部分，在疫情期间也发挥了独一无二的作用。网民 通过互联网了解疫情变化，在互联网平台发布消息。其中微博作为中国最大的社交媒 体平台，承担着来自各方网民的声音。对于微博的文本数据挖掘一方面可以了解舆情 发展趋势，另一方面还可以充分发挥政府和国家对于网络舆论的引导与监管力量，避 免舆论导向走偏。 本文以2020年发生的新冠肺炎疫情为研究案例，以微博平台为数据来源，针对 微博文本与微博评论的特点，从舆情分析的角度出发，基于snowNLP情感分析与改 进的LDA主题提取模型进行舆情分析。本文的研究内容主要分三部分，首先是與情 数据的获取与处理，其次是舆情主题提取与分析，最后是对本文的研究总

安全技术-网络信息-在线社会网络信任计算与挖掘分析中若干模型与算.pdf

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 在日益丰富的音乐应用场景下，实现基于音乐情感的音乐检索、音乐分类和精准推送愈发重要，而一曲音乐在不同片段的情感多变性却使得音乐情感分析任务变得十分复杂。传统的以人工方式对音乐进行情感分析费时费力，简单地使用单标记分类技术也无法准确地分析出音乐所蕴含的复杂而多样的情感，然而，其复杂性与多变性却十分契合多标记分类技术。   针对此问题，**基于多标记分类技术，在依据音乐的物理信息提取的带有情感标记的数据集上，先利用信息熵的思想筛选原始音乐特征空间中关键的数值型向量特征，再利用聚类方法进行特征转换，并完成数据的标准化，从而获得一组原始数据空间对应的映射空间，实现音乐元数据的降维操作，最后再以此导入基本分类器进行音乐情感分析。**该方法有着完备的理论支持，且实验结果表明，基本分类器在映射空间上的多标记分类表现整体上优于原始数据空间。

针对FP-growth算法时空效率低的问题,提出了改进的FP-tree构造算法。该算法利用动态结点插入技术构造FP-tree,能有效减小模式树的宽度,达到压缩空间的目的;同时,该算法提高了前缀路径的共享性,提高了算法的效率。针对密集型数据的频繁模式完全集难以挖掘的问题,文中提出了IFPmax最大频繁模式挖掘算法,在改进的IFP-tree结构的基础上,利用结点的秩进行预判断,充分利用最大频繁模式的性质对已经存在的结点进行标记,有效避免了节点的冗余遍历,提高了最大频繁模式挖掘算法的效率。实验表明,在不同的基准数据集上文中提出的算法更有效,避免了节点的冗余遍历,使最大频繁模式挖掘算法效率更高。

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