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科研实训-机器学习(大学生)

信息来源:百利天下留学  发布时间:2017-09-29
摘 要:

科研实训-机器学习(大学生)基于机器学习的文本聚类是对文本进行无监督的学习过程。

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科研实训-机器学习(大学生)

  科研实训-机器学习(大学生)

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  项目简介

  基于机器学习的文本聚类是对文本进行无监督的学习过程。本课题基于聚类技术,能够实现对批量文档的聚类过程,从而发现其中的主题,在网络安全领域可用于发现邮件中的事件线索。课题涉及机器学习,数据挖掘等相关技术对文本进行词频统计,向量化表示,降维处理,聚类分析。实习过程中采用理论与实践结合的方式,培养学生对文本挖掘的兴趣,提高对文本的分析能力。

  项目日期

  第一阶段:2周远程辅导1.27-2.6:了解项目背景,文献阅读,资料收集

  第二阶段:1周实地实习2.7-2.11:每天9:00-16:30

  第三阶段:2周远程辅导2.12.-2.25:完成实验报告

  注:远程辅导是指导师利用邮件、QQ等进行任务布置、讲解和答疑。每周导师与学生沟通1-2次,每次1-2小时。具体时间可灵活安排。

  实习地点:北京 中关村

  关联专业:计算机,软件

  实验方向:机器学习,数据挖掘,文本挖掘

  实习成果:实验报告+推荐信

  录取标准:简历审核+电话面试(注:学生需具有一定编程基础matlab/Python)

  导师简介:中国顶级科研院所助理研究员,博士学历。

  项目行程安排

时间 内容
1.27-2.6 2周远程辅导:项目背景了解,文献阅读,编程训练
2.7-2.11(1周实地实习:每天9:00-16:30) Day1: 文本聚类技术
l  常用文本聚类技术
l  k-means算法介绍
Project 1对文档进行向量化表示
Day2: 主题建模技术
l  PLSA算法介绍
l  LDA算法介绍
Project 2实现k-means算法
Day3: 内容安全技术
l  内容安全介绍
l  典型应用案例介绍
l  常用技术
Project 3:实现PLSA算法
Day4: 文本聚类在内容安全领域的应用
l  隐秘通信
l  主题模型在内容安全领域的应用
Project 4:利用LDA算法找到文本主题
Day5: 基于文本聚类的邮件数据分析
l  分析邮件数据
l  展示分析结果
l  项目开放问题讨论与下阶段任务布置
2.12.-2.25 2周远程辅导:完成实验剩余部分,并完成实验报告。
1.继续在某数据集基础上,用pagerank算法找比较重要的几个人,从主题词中分析人物特点,职务等信息
2. 利用公开的中文语料库,比如搜狗语料库,做文本分类,计算下分类精度,对比不同算法的精度,效率

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