垃圾邮件识别的智能算法

人工智能大作业二手房房产市场分析项目源码+文档资料.zip数据收集、说明及处理 （1）数据源选择 通过在网上对几个主流的房产信息网站的二手房价格的比较(如图)， 安居客二手房房价信息 房天下二手房房价信息 链家二手房房价信息 可以看到，其实各个房产网站展示的二手房的房价信息差别不大，另外根据百度上查到链家网的房价与实际的房价差距较小，所以就把链家网的房价数据作为数据源，以供爬虫爬取信息。 本文采用上海市二手房作为数据集的主要原因在于：目前上海市的新房房源数量较少。链家网上上海市的新房房源信息只有约400套，数据集过小，不适合进行训练和挖掘，所以选择了二手房信息作为数据集进行训练与挖掘。在链家网上，上海二手房数据有几万套，可以进行数据挖掘从而得到有用的信息。 （2）数据说明 （3）数据收集 使用爬虫从链家网上爬取房价信息的数据，爬虫使用python编写，并存入mongoDB数据库，以备之后的训练，共计爬取二手房房源37460条。（爬虫代码见附录，画红线的为爬取的二手房房源的总计，详细数据可见电子版的人工智能大作业二手房房产市场分析项目源码+资料.zip

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课程设计报告

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人工智能大作业_基于同义词林的语义相似度计算 词义相似度计算在很多领域中都有广泛的应用，例如信息检索、 信息抽取、文本分类、词义排歧、基于实例的机器翻译等等。国内很 多论文主要是基于同义词林和知网来计算的。本文的词语相似度计算 是基于《同义词词林》的。 为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点.该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性.进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性.

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这个是西安电子科技大学计算机研究生人工智能大作业的要求，官方文档哦