您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于CCSS十年追踪调查的学生留言文本分析
人工智能 | 更新时间:2025-09-30
    • 基于CCSS十年追踪调查的学生留言文本分析

    • Text Analysis of Student Message Based on CCSS Ten-year Follow-up Survey

    • “在高校办学质量提升领域,专家提出了改进的Mini-Batch K-Means聚类算法,通过聚类方法将短文本变换成长文本,为LDA模型提供输入,有效提升了模型PMI值。”
    • 软件导刊   2025年24卷第9期 页码:34-40
    • DOI:10.11907/rjdk.241486    

      中图分类号: TP391;G647
    • 收稿日期:2024-05-28,

      纸质出版日期:2025-09-15

    移动端阅览

  • 刘哲,单剑锋,杨立军.基于CCSS十年追踪调查的学生留言文本分析[J].软件导刊,2025,24(09):34-40. DOI: 10.11907/rjdk.241486.

    LIU Zhe,SHAN Jianfeng,YANG Lijun.Text Analysis of Student Message Based on CCSS Ten-year Follow-up Survey[J].Software Guide,2025,24(09):34-40. DOI: 10.11907/rjdk.241486.

  •  
  •  

0

浏览量

0

下载量

0

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于LDA与snowNLP的学术造假事件主题挖掘与情感分析
基于LDA主题模型的GitHub Actions工作流项目推荐算法
基于综合相似度的短文本匹配算法研究
基于情感主题的音乐分类研究

相关作者

王智迪
刘杨
程伟
陈克豪
聂耀明
陈乐
王超群
邹全

相关机构

吉林动画学院 图书馆
浙江理工大学 计算机科学与技术学院
航天智慧能源研究院
上海航天能源股份有限公司
浙江理工大学 经济管理学院
0