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题名/责任者:

文本大数据分析方法及应用:基于主题模型和机器学习理论/吕晓玲著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-111-76981-1/CNY49.00

载体形态项:

159页:图;24cm

并列正题名:

Big text data analysis methods and applications:based on topic model and machine learning theory

个人责任者:

吕晓玲 著

学科主题:

互联网络-数据处理

中图法分类号:

TP393.4

一般附注:

中国人民大学应用统计科学研究中心 “十四五”重大项目系列成果 数字时代的统计创新发展与应用

相关题名附注:

英文题名取自封面

责任者附注:

吕晓玲, 中国人民大学统计学院教授、副院长。本科与硕士毕业于南开大学数学学院概率统计专业, 博士毕业于香港城市大学管理科学系。奥地利约翰开普勒大学应用统计系以及美国加州大学伯克利分校统计系访问学者。一直从事统计机器学习、数据科学领域的科学研究。主持中国国家自然科学基金项目面上项目“实时流数据变系数多分类模型研究” (2015-2018),“面向社交网络数据的图神经网络模型理论研究与管理应用”(2022-2025)。在SSCI/SCI检索的国际学术期刊Journal of American Statistical Association, Data Mining and Knowledge Discovery, Journal of Electronic Commerce Research等发表多篇高质量科研论文。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书基于作者多年来对于文本大数据的研究成果创作完成, 主要分为两部分内容。第一部分包括前5章, 基于主题模型, 首先介绍了基础的主题模型及其推断、评价方法, 然后介绍了多语料联合、动态稀疏等多角度的主题模型, 以及主题模型的变点检测方法。第二部分包括后3章, 基于机器学习和深度学习模型, 包括文本分层分类模型、异质图新闻推荐模型以及基于多层级信息的多模态属性级情感分析模型。书中每种方法均配有实际分析案例。

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