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题名时态文本数据流特征流行趋势模型及算法
被引量：7
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作者
孟志青
许微微
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机构
浙江工业大学管理学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期417-422,共6页
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基金
浙江省自然科学基金项目(LY15G010007)资助
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文摘
当今在电商和社交等平台上每天会产生大量的文本数据流。快速提取文本数据流的特征并将其用于发现一些事物的趋势变化来指导企业运营十分重要,比如服装企业必须尽可能快速而又准确地感知流行信息,服装特征的流行趋势对设计生产与经营起着至关重要的作用。以线上商品的文本数据流为研究对象,结合线上的销售文本实时数据流,定义了商品的时态文本数据流特征趋势模型,然后提出了一种文本数据流特征趋势发现的实时挖掘算法。将该算法应用到服装销售的文本描述以提取流行特征应用,可以获得有效的服装流行趋势,为企业制定生产计划、选择营销策略提供了决策支持。使用电商平台的真实销售数据进行实验,结果证明:该算法提取流行特征的准确率较高、速度较快,具有重要的理论与实际意义。
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关键词
时态文本模型
文本数据流
特征快速提取
实时挖掘算法
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Keywords
Temporal text model
Text data stream
Feature extraction
Real-time miningalgorithm
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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