目前，将文本挖掘技术应用于教育数据引起了很多研究关注。 本研究使用文本挖掘技术来检查大学新生在工程领域准备的海报，以期在毕业后展示值得学习的重要关键词的情况下，展示他们的学习计划和职业目标。 结果表明，即使参加该项目的学生仅接受了三个月的大学教育，他们的学习计划和职业目标就已经相当具体，并且非常适合他们选择的领域和课程。 他们中的一些人对技术工程术语掌握得非常好。

包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日，为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕，今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上，针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮，或为自己加油打气，期待能够考出一个满意的成绩，或交流考试心得吸取复习经验，或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年，是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博，用户可以利用140字的短文本形式发布信息，也可以浏览到正在发生的事件，满足了用户的社交需求和咨询需求，迅速占领国内市场。 通常情况下，舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势，同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据，研究舆情参与主体的情感强度。

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2009年新书，非扫描 Contents List of Figures xiii List of Tables xix Introduction xxi About the Editors xxvii Contributor List xxix 1 Analysis of Text Patterns Using Kernel Methods 1 Marco Turchi, Alessia Mammone, and Nello Cristianini 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 General Overview on Kernel Methods . . . . . . . 1 1.2.1 Finding Patterns in Feature Space . . . . . . . . . . . 5 1.2.2 Formal Properties of Kernel Functions . . . . . . . . . 8 1.2.3 Operations on Kernel Functions . . . . . . . . . . . . 10 1.3 Kernels for Text . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.1 Vector SpaceModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.3.2 Semantic Kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.3.3 String Kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 Example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.5 Conclusion and Further Reading . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2 Detection of Bias in Media Outlets with Statistical Learning Methods 27 Blaz Fortuna, Carolina Galleguillos, and Nello Cristianini 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2 Overview of the Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.3 Data Collection and Preparation . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.1 Article Extraction from HTML Pages . . . . . . . . . 31 2.3.2 Data Preparation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.3 Detection of Matching News Items . . . . . . . . . . . 32 2.4 News Outlet Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.5 Topic-Wise Comparison of Term Bias . . . . . . . . . . . . . 38 2.6 News OutletsMap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.6.1 Distance Based on Lexical Choices . . . . . . . . . . . 42 vii © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC viii 2.6.2 Distance Based on Choice of Topics . . . . . . . . . . 43 2.7 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.9 Appendix A: Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . 48 2.10 Appendix B: Bag of Words and Vector Space Models . . . . . 48 2.11 Appendix C: Kernel Canonical Correlation Analysis . . . . . 49 2.12 Appendix D: Multidimensional Scaling . . . . . . . . . . . . . 50 3 Collective Classification for Text Classification 51 Galileo Namata, Prithviraj Sen, Mustafa Bilgic, and Lise Getoor 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.2 Collective Classification: Notation and Problem Definition . . 53 3.3 Approximate Inference Algorithms for Approaches Based on Local Conditional Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.1 Iterative Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.3.2 Gibbs Sampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.3.3 Local Classifiers and Further Optimizations . . . . . . 55 3.4 Approximate Inference Algorithms for Approaches Based on Global Formulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.4.1 Loopy Belief Propagation . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.4.2 Relaxation Labeling via Mean-Field Approach . . . . 59 3.5 Learning the Classifiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6 Experimental Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.1 Features Used . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.2 Real-World Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6.3 Practical Issues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.7 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.9 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4 Topic Models 71 David M. Blei and John D. Lafferty 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2 Latent Dirichlet Allocation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.2.1 Statistical Assumptions . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 4.2.2 Exploring a Corpus with the Posterior Distribution . . 75 4.3 Posterior Inference for LDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.3.1 Mean Field Variational Inference . . . . . . . . . . . . 78 4.3.2 Practical Considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.4 Dynamic Topic Models and Correlated Topic Models . . . . . 82 4.4.1 The Correlated Topic Model . . . . . . . . . . . . . . 82 4.4.2 The Dynamic Topic Model . . . . . . . . . . . . . . . 84 4.5 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC ix 5 Nonnegative Matrix and Tensor Factorization for Discussion Tracking 95 Brett W. Bader, Michael W. Berry, and Amy N. Langville 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.1.1 Extracting Discussions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.1.2 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.2 Notation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.3 Tensor Decompositions and Algorithms . . . . . . . . . . . . 98 5.3.1 PARAFAC-ALS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 5.3.2 Nonnegative Tensor Factorization . . . . . . . . . . . . 100 5.4 Enron Subset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 5.4.1 TermWeighting Techniques . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.5 Observations and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.5.1 Nonnegative Tensor Decomposition . . . . . . . . . . . 105 5.5.2 Analysis of Three-Way Tensor . . . . . . . . . . . . . 106 5.5.3 Analysis of Four-Way Tensor . . . . . . . . . . . . . . 108 5.6 Visualizing Results of the NMF Clustering . . . . . . . . . . . 111 5.7 FutureWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6 Text Clustering with Mixture of von Mises-Fisher Distributions 121 Arindam Banerjee, Inderjit Dhillon, Joydeep Ghosh, and Suvrit Sra 6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 6.2 RelatedWork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 6.3 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 6.3.1 The von Mises-Fisher (vMF) Distribution . . . . . . . 124 6.3.2 Maximum Likelihood Estimates . . . . . . . . . . . . . 125 6.4 EMon aMixture of vMFs (moVMF) . . . . . . . . . . . . . . 126 6.5 Handling High-Dimensional Text Datasets . . . . . . . . . . . 127 6.5.1 Approximating κ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 6.5.2 Experimental Study of the Approximation . . . . . . . 130 6.6 Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 6.7 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 6.7.1 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 6.7.2 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.7.3 Simulated Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 6.7.4 Classic3 Family of Datasets . . . . . . . . . . . . . . . 140 6.7.5 Yahoo News Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 6.7.6 20 Newsgroup Family of Datasets . . . . . . . . . . . . 143 6.7.7 Slashdot Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 6.8 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 6.9 Conclusions and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC x 7 Constrained Partitional Clustering of Text Data: An Overview 155 Sugato Basu and Ian Davidson 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 7.2 Uses of Constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 7.2.1 Constraint-Based Methods . . . . . . . . . . . . . . . 157 7.2.2 Distance-BasedMethods . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 7.3 Text Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 7.3.1 Pre-Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 7.3.2 DistanceMeasures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 7.4 Partitional Clustering with Constraints . . . . . . . . . . . . 163 7.4.1 COP-KMeans . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 7.4.2 Algorithms with Penalties – PKM, CVQE . . . . . . . 164 7.4.3 LCVQE: An Extension to CVQE . . . . . . . . . . . . 167 7.4.4 Probabilistic Penalty – PKM . . . . . . . . . . . . . . 167 7.5 Learning Distance Function with Constraints . . . . . . . . . 168 7.5.1 Generalized Mahalanobis Distance Learning . . . . . . 168 7.5.2 Kernel Distance Functions Using AdaBoost . . . . . . 169 7.6 Satisfying Constraints and Learning Distance Functions . . . 170 7.6.1 Hidden Markov Random Field (HMRF) Model . . . . 170 7.6.2 EMAlgorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173 7.6.3 Improvements to HMRF-KMeans . . . . . . . . . . . 173 7.7 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 7.7.1 Datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 7.7.2 Clustering Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 7.7.3 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 7.7.4 Comparison of Distance Functions . . . . . . . . . . . 176 7.7.5 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 7.8 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 8 Adaptive Information Filtering 185 Yi Zhang 8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 8.2 Standard EvaluationMeasures . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 8.3 Standard Retrieval Models and Filtering Approaches . . . . . 190 8.3.1 Existing Retrieval Models . . . . . . . . . . . . . . . . 190 8.3.2 Existing Adaptive Filtering Approaches . . . . . . . . 192 8.4 CollaborativeAdaptive Filtering . . . . . . . . . . . . . . . . 194 8.5 Novelty and Redundancy Detection . . . . . . . . . . . . . . . 196 8.5.1 Set Difference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 8.5.2 Geometric Distance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 8.5.3 Distributional Similarity . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 8.5.4 Summary of Novelty Detection . . . . . . . . . . . . . 201 8.6 Other Adaptive Filtering Topics . . . . . . . . . . . . . . . . 201 8.6.1 Beyond Bag ofWords . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC xi 8.6.2 Using Implicit Feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 8.6.3 Exploration and Exploitation Trade Off . . . . . . . . 203 8.6.4 Evaluation beyond Topical Relevance . . . . . . . . . 203 8.7 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 9 Utility-Based Information Distillation 213 Yiming Yang and Abhimanyu Lad 9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213 9.1.1 Related Work in Adaptive Filtering (AF) . . . . . . . 213 9.1.2 Related Work in Topic Detection and Tracking (TDT) 214 9.1.3 Limitations of Current Solutions . . . . . . . . . . . . 215 9.2 A Sample Task . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216 9.3 Technical Cores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218 9.3.1 Adaptive Filtering Component . . . . . . . . . . . . . 218 9.3.2 Passage Retrieval Component . . . . . . . . . . . . . . 219 9.3.3 Novelty Detection Component . . . . . . . . . . . . . 220 9.3.4 Anti-Redundant Ranking Component . . . . . . . . . 220 9.4 EvaluationMethodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 9.4.1 Answer Keys . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 9.4.2 Evaluating the Utility of a Sequence of Ranked Lists . 223 9.5 Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225 9.6 Experiments and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.1 Baselines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.2 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226 9.6.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227 9.7 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 9.8 Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229 10 Text Search-Enhanced with Types and Entities 233 Soumen Chakrabarti, Sujatha Das, Vijay Krishnan, and Kriti Puniyani 10.1 Entity-Aware Search Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . 233 10.1.1 Guessing Answer Types . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 10.1.2 Scoring Snippets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235 10.1.3 Efficient Indexing and Query Processing . . . . . . . . 236 10.1.4 Comparison with Prior Work . . . . . . . . . . . . . . 236 10.2 Understanding the Question . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 10.2.1 Answer Type Clues in Questions . . . . . . . . . . . . 239 10.2.2 Sequential Labeling of Type Clue Spans . . . . . . . . 240 10.2.3 From Type Clue Spans to Answer Types . . . . . . . . 245 10.2.4 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247 10.3 Scoring Potential Answer Snippets . . . . . . . . . . . . . . . 251 10.3.1 A ProximityModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 10.3.2 Learning the Proximity Scoring Function . . . . . . . 255 10.3.3 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 10.4 Indexing and Query Processing . . . . . . . . . . . . . . . . . 260 © 2009 by Taylor and Francis Group, LLC xii 10.4.1 Probability of a Query Atype . . . . . . . . . . . . . . 262 10.4.2 Pre-Generalize and Post-Filter . . . . . . . . . . . . . 262 10.4.3 Atype Subset Index Space Model . . . . . . . . . . . . 265 10.4.4 Query Time BloatModel . . . . . . . . . . . . . . . . 266 10.4.5 Choosing an Atype Subset . . . . . . . . . . . . . . . . 269 10.4.6 Experiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 10.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 10.5.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 10.5.2 Ongoing and Future Work . . . . . . . . . . . . . . . . 273 © 2009

文本挖掘是数据挖掘的重要内容之一,对于信息的获取和知识的发现具有十分重要的意义,同时也是维护互联网信息内容安全的重要手段。对文本挖掘技术和信息内容安全的基本概念和理论进行系统地归纳并对相关前景进行了展望。研究分析了文本挖掘和信息内容安全的定义及文本挖掘与现有的数据挖掘和自然语言处理进行了对比;深入总结分析了文本挖掘的数据预处理、挖掘分析以及可视化过程中涉及到的关键技术和文本挖掘在信息内容安全领域的相关应用;研究新的文本特征表示模型、发展全新的非结构化的文本挖掘算法和构建融合大数据处理、自然语言处理、数据挖掘、图像处理、模式识别相集成的文本挖掘综合系统是提升文本挖掘性能的重要方向。

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