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网络舆情监控操作手册

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网络舆情监控操作手册第1章网络舆情监控概述 (3)1.1 舆情监控的重要性 (3)1.2 舆情监控的基本概念 (4)1.3 舆情监控的发展历程 (4)第2章监控平台搭建与配置 (4)2.1 平台选型与部署 (4)2.1.1 平台选型 (4)2.1.2 平台部署 (5)2.2 系统参数设置 (5)2.2.1 基本参数设置 (5)2.2.2 高级参数设置 (5)2.3 用户权限管理 (5)2.3.1 用户管理 (5)2.3.2 权限管理 (6)第3章舆情信息采集 (6)3.1 信息源选择与分类 (6)3.1.1 新闻媒体报道 (6)3.1.2 社交媒体平台 (6)3.1.3 论坛与博客 (6)3.1.4 视频与直播平台 (6)3.1.5 电商平台 (6)3.2 采集策略配置 (6)3.2.1 定时采集 (6)3.2.2 关键词设置 (7)3.2.3 区域筛选 (7)3.2.4 数据源筛选 (7)3.3 数据抓取与清洗 (7)3.3.1 数据抓取 (7)3.3.2 数据清洗 (7)3.3.3 数据存储 (7)3.3.4 更新机制 (7)第4章舆情预处理 (7)4.1 文本去噪与分词 (7)4.1.1 文本去噪 (7)4.1.2 分词 (8)4.2 关键词提取与词频统计 (8)4.2.1 关键词提取 (8)4.2.2 词频统计 (8)4.3 情感分析 (8)第5章舆情数据分析 (9)5.1 舆情走势图 (9)5.1.2 数据处理 (9)5.1.3 舆情走势图绘制 (9)5.2 热点事件发觉 (9)5.2.1 热点事件识别 (9)5.2.2 事件特征分析 (9)5.2.3 事件关联分析 (9)5.3 舆情传播路径分析 (9)5.3.1 传播路径提取 (9)5.3.2 传播影响力评估 (10)5.3.3 传播路径可视化 (10)第6章舆情预警与响应 (10)6.1 预警指标设置 (10)6.1.1 舆情预警指标分类 (10)6.1.2 舆情预警指标设置原则 (10)6.1.3 预警指标阈值设定 (10)6.2 预警信息发布 (10)6.2.1 预警信息内容 (10)6.2.2 预警信息发布渠道 (11)6.3 预警响应与处理流程 (11)6.3.1 预警响应 (11)6.3.2 预警处理流程 (11)第7章舆情报告制作 (11)7.1 报告模板设计 (11)7.1.1 封面 (11)7.1.2 目录 (11)7.1.3 摘要 (11)7.1.4 舆情概述 (12)7.1.5 舆情分析 (12)7.1.6 舆情预警 (12)7.1.7 附件 (12)7.2 数据可视化 (12)7.2.1 图表类型 (12)7.2.2 设计原则 (12)7.2.3 制作方法 (12)7.3 报告撰写与审核 (12)7.3.1 撰写要点 (12)7.3.2 审核流程 (13)7.3.3 报告发布 (13)第8章舆情监控实战案例 (13)8.1 网络热点事件案例分析 (13)8.1.1 案例概述 (13)8.1.2 事件背景 (13)8.1.3 舆情监控操作 (13)8.2 企业声誉风险监控 (13)8.2.1 案例概述 (13)8.2.2 企业背景 (13)8.2.3 舆情监控操作 (14)8.2.4 案例总结 (14)8.3 舆情应对策略 (14)8.3.1 案例概述 (14)8.3.2 事件背景 (14)8.3.3 舆情监控操作 (14)8.3.4 案例总结 (14)第9章舆情监控系统维护与优化 (14)9.1 数据库管理与备份 (14)9.1.1 数据库日常管理 (14)9.1.2 数据库备份与恢复 (14)9.2 系统功能监控与优化 (15)9.2.1 系统功能监控 (15)9.2.2 系统功能优化 (15)9.3 舆情监控策略调整与更新 (15)9.3.1 舆情监控策略评估 (15)9.3.2 舆情监控策略调整 (15)9.3.3 舆情监控策略更新 (15)第10章舆情监控的法律与伦理 (15)10.1 法律法规遵循 (15)10.1.1 合法授权 (16)10.1.2 遵守网络安全法 (16)10.1.3 保密与信息安全 (16)10.2 个人隐私保护 (16)10.2.1 最小化收集原则 (16)10.2.2 目的限制原则 (16)10.2.3 安全保障原则 (16)10.3 舆情监控伦理规范与实践 (16)10.3.1 尊重言论自由 (16)10.3.2 公平公正原则 (16)10.3.3 透明度原则 (16)10.3.4 教育引导原则 (17)10.3.5 持续改进原则 (17)第1章网络舆情监控概述1.1 舆情监控的重要性网络舆情监控作为信息化时代下企业及社会各界维护稳定、引导舆论、服务决策的重要手段,其重要性不言而喻。

大学生大数据技术原理与应用章节测验期末考试答案

大学生大数据技术原理与应用章节测验期末考试答案

大数据技术原理与应用第1章大数据概述1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是:A.个人电脑的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.虚拟现实技术的普及D.互联网的普及正确答案:B你选对了2单选(2分)就数据的量级而言,1PB数据是多少TB?A.2048B.1000C.512D.1024正确答案:D你选对了3单选(2分)以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系,论述错误的是:A.云计算侧重于数据分析B.物联网可借助于云计算实现海量数据的存储C.物联网可借助于大数据实现海量数据的分析D.云计算、大数据和物联网三者紧密相关,相辅相成正确答案:A你选对了4单选(2分)以下哪个不是大数据时代新兴的技术:A.SparkB.HadoopC.HBaseD.MySQL正确答案:D你选对了5单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景,以下哪个产品是用于批处理的:A.MapReduceB.DremelC.StormD.Pregel正确答案:A你选对了6单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景,以下哪个产品是用于流计算的:A.GraphXB.S4C.ImpalaD.Hive正确答案:B你选对了7单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景,以下哪个产品是用于图计算的:A.PregelB.StormC.CassandraD.Flume正确答案:A你选对了8单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景,以下哪个产品是用于查询分析计算的:A.HDFSB.S4C.DremelD.MapReduce正确答案:C你选对了9多选(3分)数据产生方式大致经历三个阶段,包括:A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.移动互联网数据阶段D.用户原创内容阶段正确答案:ABD你选对了10多选(3分)大数据发展三个阶段是:A.低谷期B.成熟期C.大规模应用期D.萌芽期正确答案:BCD你选对了11多选(3分)大数据的特性包括:A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据量大正确答案:ABCD你选对了12多选(3分)图领奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士认为,人类自古以来在科学研究上先后经历哪几种范式:A.计算科学B.数据密集型科学C.实验科学D.理论科学正确答案:ABCD你选对了13多选(3分)大数据带来思维方式的三个转变是:A.效率而非精确B.相关而非因果C.精确而非全面D.全样而非抽样正确答案:ABD你选对了14多选(3分)大数据主要有哪几种计算模式:B.图计算C.查询分析计算D.批处理计算正确答案:ABCD你选对了15多选(3分)云计算的典型服务模式包括三种:A.SaaSB.IaaSC.MaaSD.PaaS正确答案:ABD你选对了第2章大数据处理架构Hadoop1单选(2分)启动hadoop所有进程的命令是:A.start-dfs.shB.start-all.shC.start-hadoop.shD.start-hdfs.sh正确答案:B你选对了2单选(2分)以下对Hadoop的说法错误的是:A.Hadoop是基于Java语言开发的,只支持Java语言编程B.Hadoop2.0增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性C.Hadoop MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现,通常用于大规模数据集的并行计算D.Hadoop的核心是HDFS和MapReduce正确答案:A你选对了3单选(2分)以下哪个不是Hadoop的特性:A.成本高B.支持多种编程语言C.高容错性正确答案:A你选对了4单选(2分)以下名词解释不正确的是:A.Zookeeper:针对谷歌Chubby的一个开源实现,是高效可靠的协同工作系统B.HBase:提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库,是谷歌BigTable的开源实现C.Hive:一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储D.HDFS:分布式文件系统,是Hadoop项目的两大核心之一,是谷歌GFS的开源实现正确答案:B你选对了5多选(3分)以下哪些组件是Hadoop的生态系统的组件:A.HBaseB.OracleC.HDFSD.MapReduce正确答案:ACD你选对了6多选(3分)以下哪个命令可用来操作HDFS文件:A.hadoop fsB.hadoop dfsC.hdfs fsD.hdfs dfs正确答案:ABD你选对了第3章分布式文件系统HDFS1单选(2分)HDFS的命名空间不包含:A.字节B.文件C.块D.目录正确答案:A你选对了2单选(2分)对HDFS通信协议的理解错误的是:A.客户端与数据节点的交互是通过RPC(Remote Procedure Call)来实现的B.客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连接,并使用客户端协议与名称节点进行交互C.名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互D.HDFS通信协议都是构建在IoT协议基础之上的正确答案:D你选对了3单选(2分)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.保证数据可靠性B.容易检查数据错误C.加快数据传输速度D.节约存储空间正确答案:D你选对了4单选(2分)假设已经配置好环境变量,启动Hadoop和关闭Hadoop的命令分别是:A.start-dfs.sh,stop-hdfs.shB.start-hdfs.sh,stop-hdfs.shC.start-dfs.sh,stop-dfs.shD.start-hdfs.sh,stop-dfs.sh正确答案:C你选对了5单选(2分)分布式文件系统HDFS采用主从结构模型,由计算机集群中的多个节点构成的,这些节点分为两类,一类存储元数据叫,另一类存储具体数据叫 :A.名称节点,主节点B.从节点,主节点C.名称节点,数据节点D.数据节点,名称节点正确答案:C你选对了6单选(2分)下面关于分布式文件系统HDFS的描述正确的是:A.分布式文件系统HDFS是Google Bigtable的一种开源实现B.分布式文件系统HDFS是谷歌分布式文件系统GFS(Google File System)的一种开源实现C.分布式文件系统HDFS比较适合存储大量零碎的小文件D.分布式文件系统HDFS是一种关系型数据库正确答案:B你选对了7多选(3分)以下对名称节点理解正确的是:A.名称节点作为中心服务器,负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问B.名称节点用来负责具体用户数据的存储C.名称节点通常用来保存元数据D.名称节点的数据保存在内存中正确答案:ACD你选对了8多选(3分)以下对数据节点理解正确的是:A.数据节点通常只有一个B.数据节点用来存储具体的文件内容C.数据节点的数据保存在磁盘中D.数据节点在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作正确答案:BCD你选对了9多选(3分)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.集群的可用性B.性能的瓶颈C.命名空间的限制D.隔离问题正确答案:ABCD你选对了10多选(3分)以下HDFS相关的shell命令不正确的是:A.hadoop dfs mkdir <path>:创建<path>指定的文件夹B.hdfs dfs -rm <path>:删除路径<path>指定的文件C.hadoop fs -copyFromLocal <path1> <path2>:将路径<path2>指定的文件或文件夹复制到路径<path1>指定的文件夹中D.hadoop fs -ls <path>:显示<path>指定的文件的详细信息正确答案:AC你选对了第4章分布式数据库HBase1单选(2分)HBase是一种数据库A.行式数据库B.关系数据库C.文档数据库D.列式数据库正确答案:D你选对了2单选(2分)下列对HBase数据模型的描述错误的是:A.每个HBase表都由若干行组成,每个行由行键(row key)来标识B.HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表,这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳C.HBase中执行更新操作时,会删除数据旧的版本,并生成一个新的版本D.HBase列族支持动态扩展,可很轻松地添加一个列族或列正确答案:C你选对了3单选(2分)下列说法正确的是:A.如果不启动Hadoop,则HBase完全无法使用B.HBase的实现包括的主要功能组件是库函数,一个Master主服务器和一个Region服务器C.如果通过HBase Shell插入表数据,可以插入一行数据或一个单元格数据D.Zookeeper是一个集群管理工具,常用于分布式计算,提供配置维护、域名服务、分布式同步等正确答案:D你选对了4单选(2分)在HBase数据库中,每个Region的建议最佳大小是:A.2GB-4GBB.100MB-200MBC.500MB-1000MBD.1GB-2GB正确答案:D你选对了5单选(2分)HBase三层结构的顺序是:A.Zookeeper文件,.MEATA.表,-ROOT-表B.-ROOT-表,Zookeeper文件,.MEATA.表C.Zookeeper文件,-ROOT-表,.MEATA.表D..MEATA.表,Zookeeper文件,-ROOT-表正确答案:C你选对了6单选(2分)客户端是通过级寻址来定位Region:A.三B.二C.一D.四正确答案:A你选对了7单选(2分)关于HBase Shell命令解释错误的是:A.create:创建表B.put:向表、行、列指定的单元格添加数据C.list:显示表的所有数据D.get:通过表名、行、列、时间戳、时间范围和版本号来获得相应单元格的值正确答案:C你选对了8多选(3分)下列对HBase的理解正确的是:A.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现B.HBase是一种关系型数据库,现成功应用于互联网服务领域C.HBase是一个行式分布式数据库,是Hadoop生态系统中的一个组件D.HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据正确答案:AD你选对了9多选(3分)HBase和传统关系型数据库的区别在于哪些方面:A.数据操作B.数据索引C.数据模型D.存储模式正确答案:ABCD你选对了10多选(3分)访问HBase表中的行,有哪些方式:A.通过某列的值区间B.全表扫描C.通过一个行健的区间来访问D.通过单个行健访问正确答案:BCD你选对了第5章 NoSQL数据库1单选(2分)下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较,不正确的是:A.NoSQL数据库很容易实现数据完整性,关系型数据库很难实现数据完整性B.NoSQL数据库缺乏统一的查询语言,而关系型数据库有标准化查询语言C.NoSQL数据库的可扩展性比传统的关系型数据库更好D.NoSQL数据库具有弱一致性,关系型数据库具有强一致性正确答案:A你选对了2单选(2分)以下对各类数据库的理解错误的是:A.键值数据库的键是一个字符串对象,值可以是任意类型的数据,比如整型和字符型等B.文档数据库的数据是松散的,XML和JSON 文档等都可作为数据存储在文档数据库中C.图数据库灵活性高,支持复杂的图算法,可用于构建复杂的关系图谱D.HBase数据库是列族数据库,可扩展性强,支持事务一致性正确答案:D你选对了3单选(2分)下列数据库属于文档数据库的是:A.MySQLB.RedisC.MongoDBD.HBase正确答案:C你选对了4单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.最终一致性B.BASEC.ACIDD.CAP正确答案:C你选对了5多选(3分)关于NoSQL数据库和关系数据库,下列说法正确的是:A.NoSQL数据库可支持超大规模数据存储,具有强大的横向扩展能力B.NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点,但随着NoSQL的发展,终将取代关系数据库C.大多数NoSQL数据库很难实现数据完整性D.关系数据库有关系代数理论作为基础,NoSQL数据库没有统一的理论基础正确答案:ACD你选对了6多选(3分)NoSQL数据库的类型包括:A.键值数据库B.列族数据库C.文档数据库D.图数据库正确答案:ABCD你选对了7多选(3分)CAP是指:A.一致性B.可用性C.持久性D.分区容忍性正确答案:ABD你选对了8多选(3分)NoSQL数据库的BASE特性是指:A.软状态B.持续性C.最终一致性D.基本可用正确答案:ACD你选对了第6章云数据库1单选(2分)下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是:A.Amazon SimpleDBB.Amazon DynamoDBC.Amazon RDSD.Amazon Redshift正确答案:C你选对了2单选(2分)下列关于UMP系统的说法不正确的是:A.Controller服务器向UMP集群提供各种管理服务,实现集群成员管理、元数据存储等功能B.Agent服务器部署在运行MySQL进程的机器上,用来管理每台物理机上的MySQL实例C.UMP系统是低成本和高性能的MySQL云数据库方案D.Mnesia是UMP系统的一个组件,是一个分布式数据库管理系统,且不支持事务正确答案:D你选对了3多选(3分)UMP依赖的开源组件包括A.LVSB.ZooKeeperC.MnesiaD.RabbitMQ正确答案:ABCD你选对了4多选(3分)在UMP系统中,Zookeeper主要发挥的作用包括:A.监控所有MySQL实例B.负责集群负载均衡C.提供分布式锁,选出一个集群的“总管”D.作为全局的配置服务器正确答案:ACD你选对了5多选(3分)UMP系统设计了哪些机制来保证数据安全:A.记录用户操作日志B.数据访问IP白名单C.SSL数据库连接D.SQL拦截正确答案:ABCD你选对了第7章 MapReduce1单选(2分)下列说法错误的是:A.Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对B.Hadoop框架是用Java实现的,MapReduce应用程序则一定要用Java来写C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构,包括一个Master和若干个SlaveD.不同的Map任务之间不能互相通信正确答案:B你选对了2单选(2分)在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时,对于文本行“hello hadoop hello world”,经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果,应是下面哪种形式:A.<"hello",1,1>、<"hadoop",1>和<"world",1>B.<"hello",2>、<"hadoop",1>和<"world",1>C.<"hello",<1,1>>、<"hadoop",1>和<"world",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"hadoop",1>和<"world",1>正确答案:D你选对了3单选(2分)对于文本行“hello hadoop hello world”,经过WordCount的Reduce函数处理后的结果是:A.<"hello",<1,1>><"hadoop",1><"world",1>B.<"hello",1><"hello",1><"hadoop",1><"world",1>C.<"hello",1,1><"hadoop",1><"world",1>D.<"hello",2><"hadoop",1><"world",1>正确答案:B你选对了4多选(3分)下列关于传统并行计算框架(比如MPI)和MapReduce并行计算框架比较正确的是:A.前者所需硬件价格贵,可扩展性差,后者硬件便宜,扩展性好B.前者相比后者学习起来更难C.前者是共享式(共享内存/共享存储),容错性差,后者是非共享式的,容错性好D.前者适用于实时、细粒度计算、计算密集型,后者适用于批处理、非实时、数据密集型正确答案:ABCD你选对了5多选(3分)MapReduce1.0的体系结构主要由哪几个部分组成:A.JobTrackerB.TaskTrackerC.ClientD.Task正确答案:ABCD你选对了第8章 Hadoop再探讨1单选(2分)下列说法正确的是:A.HDFS HA可用性不好B.第二名称节点是热备份C.HDFS HA提供高可用性,可实现可扩展性、系统性能和隔离性D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案:D你选对了2单选(2分)HDFS Federation设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题:A.单点故障问题B.HDFS集群扩展性C.性能更高效D.良好的隔离性正确答案:A你选对了3多选(3分)下列哪些是Hadoop1.0存在的问题:A.抽象层次低B.表达能力有限C.开发者自己管理作业之间的依赖关系D.执行迭代操作效率低正确答案:ABCD你选对了下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Oozie:工作流和协作服务引擎B.Pig:处理大规模数据的脚本语言C.Kafka:分布式发布订阅消息系统D.Tez:支持DAG作业的计算框架正确答案:ABCD你选对了5多选(3分)对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是:A.YARN既是资源管理调度框架,也是一个计算框架B.MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架,由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务C.YARN可以实现“一个集群多个框架”,即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架D.YARN的体系结构包含三个组件:ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster正确答案:BCD你选对了第9章数据仓库Hive1单选(2分)下列有关Hive和Impala的对比错误的是:A.Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似,都是通过词法分析生成执行计划B.Hive与Impala使用相同的元数据C.Hive适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询D.Hive在内存不足以存储所有数据时,会使用外存,而Impala也是如此正确答案:D你选对了2单选(2分)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A.create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);//如usr表不存在,创建表usr,含三个属性id,name,ageB.load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr; //把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表C.create database userdb;//创建数据库userdbD.insert overwrite table student select * from user where age>10; //向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案:B你选对了下列说法正确的是:A.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可统一部署在一个Hadoop平台上B.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可完成数据的存储C.Hive本身不存储和处理数据,依赖HDFS存储数据,依赖MapReduce处理数据D.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似正确答案:ACD你选对了4多选(3分)Impala主要由哪几个部分组成:A.HiveB.ImpaladC.State StoreD.CLI正确答案:BCD你选对了5多选(3分)以下属于Hive的基本数据类型是:A.BINARYB.STRINGC.FLOATD.TINYINT正确答案:ABCD你选对了第10章 Spark1单选(2分)Spark SQL目前暂时不支持下列哪种语言:A.PythonB.JavaC.ScalaD.Lisp正确答案:D你选对了2单选(2分)RDD操作分为转换(Transformation)和动作(Action)两种类型,下列属于动作(Action)类型的操作的是:A.groupByB.filterC.countD.map正确答案:C你选对了3单选(2分)下列说法错误的是:A.在选择Spark Streaming和Storm时,对实时性要求高(比如要求毫秒级响应)的企业更倾向于选择流计算框架StormB.RDD采用惰性调用,遇到“转换(Transformation)”类型的操作时,只会记录RDD生成的轨迹,只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算C.Spark支持三种类型的部署方式:Standalone,Spark on Mesos,Spark on YARND.RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换,也适合某一数据项的细粒度转换正确答案:D你选对了4单选(2分)下列关于常见的动作(Action)和转换(Transformation)操作的API解释错误的是:A.filter(func):筛选出满足函数func的元素,并返回一个新的数据集B.map(func):将每个元素传递到函数func中,并将结果返回为一个新的数据集C.count():返回数据集中的元素个数D.take(n):返回数据集中的第n个元素正确答案:D你选对了5单选(2分)下列大数据处理类型与其对应的软件框架不匹配的是:A.复杂的批量数据处理:MapReduceB.基于历史数据的交互式查询:ImpalaC.基于实时数据流的数据处理:StormD.图结构数据的计算:Hive正确答案:D你选对了6多选(3分)Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目包括:A.OracleB.HadoopC.StormD.Spark正确答案:ABC你选对了7多选(3分)Spark的主要特点包括:A.运行模式多样B.运行速度快C.通用性好D.容易使用正确答案:ABCD你选对了8多选(3分)下列关于Scala的说法正确的是:A.Scala运行于Java平台,兼容现有的Java程序B.Scala具备强大的并发性,支持函数式编程C.Scala是一种多范式编程语言D.Scala是Spark的主要编程语言,但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言正确答案:ABCD你选对了9多选(3分)Spark的运行架构包括:A.运行作业任务的工作节点 Worker NodeB.每个工作节点上负责具体任务的执行进程 ExecutorC.每个应用的任务控制节点 DriverD.集群资源管理器 Cluster Manager正确答案:ABCD你选对了第11章流计算1单选(2分)流计算秉承一个基本理念,即数据的价值随着时间的流逝而,如用户点击流:A.降低B.不确定C.不变D.升高正确答案:A你选对了2单选(2分)Hadoop运行的是MapReduce任务,类似地,Storm运行的任务叫做A.SpoutB.BoltC.TupleD.Topology正确答案:D你选对了3多选(3分)对于一个流计算系统来说,它应达到如下哪些需求:A.海量式B.高性能C.分布式D.实时性正确答案:A、B、C、D你选对了4多选(3分)数据采集系统的基本架构包括哪些部分:A.ControllerB.StoreC.AgentD.Collector正确答案:B、C、D你选对了5多选(3分)以下哪些是开源的流计算框架:A.Facebook PumaB.Yahoo! S4C.IBM InfoSphere StreamsD.Twitter Storm正确答案:B、D你选对了6多选(3分)下面哪几个属于Storm中的Stream Groupings的分组方式:A.按照字段分组B.广播发送C.随机分组D.全局分组正确答案:A、B、C、D你选对了第12章 Flink1单选(2分)以下哪个不是Flink的优势:A.同时支持高吞吐、低延迟、高性能B.不支持增量迭代C.同时支持流处理和批处理D.支持有状态计算正确答案:B你选对了2单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库:A.SQL&Table库B.FlinkMLC.GellyD.CEP正确答案:C你选对了3多选(3分)下面关于Flink的说法正确的是:A.Flink起源于Stratosphere 项目,该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的B.Flink可以同时支持实时计算和批量计算C.Flink不是Apache软件基金会的项目D.Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一正确答案:A、B、D你选对了4多选(3分)Flink的主要特性包括:A.精确一次的状态一致性保障B.批流一体化C.精密的状态管理D.事件时间支持正确答案:A、B、C、D你选对了5多选(3分)下面论述正确的是:A.Spark Streaming通过采用微批处理方法实现高吞吐和容错性,但是牺牲了低延迟和实时处理能力B.Storm虽然可以做到低延迟,但是无法实现高吞吐,也不能在故障发生时准确地处理计算状态C.流处理架构需要具备低延迟、高吞吐和高性能的特性,而目前从市场上已有的产品来看,只有Flink 可满足要求D.Flink实现了Google Dataflow流计算模型,是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架,并且同时支持批处理和流处理正确答案:A、B、C、D你选对了6多选(3分)Flink常见的应用场景包括:A.数据流水线应用B.事件驱动型应用C.地图应用D.数据分析应用正确答案:A、B、D你选对了7多选(3分)Flink核心组件栈分为哪三层:A.物理部署层B.Runtime核心层C.Core层D.API&Libraries层正确答案:A、B、D你选对了8多选(3分)Flink有哪几种部署模式:A.运行在GCE(谷歌云服务)和EC2(亚马逊云服务)上B.YARN集群模式C.Standalone集群模式D.Local模式正确答案:A、B、C、D你选对了9多选(3分)Flink系统主要由两个组件组成,分别为:A.JobManagerB.JobSchedulerC.TaskSchedulerD.TaskManager正确答案:A、D你选对了10多选(3分)在编程模型方面,Flink 提供了不同级别的抽象,以开发流或批处理作业,主要包括哪几个级别的抽象:A.DataStream API(有界或无界流数据)以及 DataSet API(有界数据集)B.Table APIC.状态化的数据流接口D. SQL正确答案:A、B、C、D你选对了第13章图计算1单选(2分)Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统:A.TSPB.STPC.BSPD.SBP正确答案:C你选对了2单选(2分)谷歌在后Hadoop时代的新“三驾马车”不包括:A.CaffeineB.DremelC. PregelD.Hama正确答案:D你选对了3多选(3分)下列哪些是以图顶点为中心的,基于消息传递批处理的并行图计算框架:A.HamaB.GiraphC.PregelD.Neo4j正确答案:A、B、C你选对了4多选(3分)以下关于Pregel图计算框架说法正确的是:A.通常只对满足交换律和结合律的操作才会开启Combiner功能B.Pregel采用检查点机制来实现容错C.对于全局拓扑改变,Pregel采用了惰性协调机制D.Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制正确答案:A、B、C、D你选对了第14章大数据在不同领域的应用1单选(2分)下列说法错误的是:A.ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品B.基于用户的协同过滤算法(简称UserCF算法)是目前业界应用最多的算法erCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品erCF算法的推荐更偏向社会化,而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化正确答案:B你选对了2多选(3分)推荐方法包括哪些类型:A.专家推荐B.协同过滤推荐C.基于内容的推荐D.基于统计的推荐正确答案:A、B、C、D你选对了期末试卷1单选(2分)数据产生方式的变革主要经历了三个阶段,以下哪个不属于这三个阶段:A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.数据流阶段D.用户原创内容阶段正确答案:C你选对了2单选(2分)第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及:A.互联网B.CPUC.物联网、云计算和大数据D.个人计算机正确答案:C你选对了3单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库:A.SQL&Table库B.CEPC. GellyD. FlinkML正确答案:C你选对了4单选(2分)Hadoop的两大核心是和A.MapReduce; HBaseB. HDFS; HBaseC.HDFS; MapReduceD.GFS; MapReduce正确答案:C你选对了5单选(2分)HDFS默认的一个块大小是A.64MBB.8KBC. 32KBD.16KB正确答案:A你选对了6单选(2分)在分布式文件系统HDFS中,负责数据的存储和读取:A.数据节点B.第二名称节点C.名称节点D.主节点正确答案:A你选对了7单选(2分)上传当前目录下的本地文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是:A.hdfs dfs -put /path file.txtB.hadoop dfs -put /path file.txtC.hdfs fs -put file.txt /pathD.hdfs dfs -put file.txt /path正确答案:D你选对了8单选(2分)在HDFS根目录下创建一个文件夹/test,且/test文件夹内还包含一个文件夹dir,正确的shell命令是:A.hadoop fs -mkdir -p /test/dirB.hdfs fs -mkdir -p /test/dirC.hadoop dfs -mkdir /test/dirD.hdfs dfs *mkdir -p /test/dir正确答案:A你选对了9单选(2分)下列有关HBase的说法正确的是:A.在向数据库中插入记录时,HBase和关系数据库一样,每次都是以“行”为单位把整条记录插入数据库B.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现,是高可靠、高性能的图数据库C.HBase是一种NoSQL数据库。

基于爬虫和文本处理的微博舆情分析系统

基于爬虫和文本处理的微博舆情分析系统

第28卷第3期北京电子科技学院学报2020年9月Vol.28No.3Journal of Beijing Electronic Science and Technology Institute Sept.2020基于爬虫和文本处理的微博舆情分析系统*刘子谦1**王志强1,21.北京电子科技学院,北京市1000702.国家信息中心,北京市100045摘要:近年来,随着社交网络的兴起,微博自媒体对舆情演变发挥着越来越重要的作用,也给公众舆论管理带来了新的挑战。

本文针对微博舆情监控的实际需求,结合自然语言处理技术,设计并实现了基于爬虫和文本处理的微博舆情分析系统,实现多线程爬虫、多维度数据分析,并进行可视化展示。

该系统可定向搜索某一社会热点话题,帮助用户全面了解网民情感态度,把握舆情发展动态。

关键词:网络爬虫;自然语言处理;舆情监控;数据可视化中图分类号:TP311.56文献标识码:A文章编号:1672-464X (2020)3-31-09*基金项目:信息网络安全公安部重点实验室开放课题项目资助(No.C19614);中国博士后科学基金面上项目(2019M650606)**作者简介:刘子谦(2001—),男,北京电子科技学院本科学生;王志强(1985—),男,讲师,博士,研究方向为网络与系统安全。

(通讯作者:王志强)1引言随着互联网的发展,大量网民通过自媒体平台发表个人声音,也给舆情监控带来了新的挑战。

微博上大量碎片化信息蕴含着潜在价值,通过分析可以了解民众所关心的社会热点话题,有效监控舆情动态。

政府、企业也能及时引导失实言论,防止舆情进一步恶化,维护其社会公信力。

然而,一方面,微博制定的反爬虫策略限制用户访问频率,数据获取难度大;另一方面,微博语言具有碎片化、多样性、凝练性等特点[1],增大了情感分析的难度。

同时由于我国互联网发展较晚,网络舆情监控方面的研究也较晚,且成果参差不齐[2]。

以影响力较大的“微热点”网站为例,其关键词搜索功能有明显缺陷,不能自定义时间段搜索数据,并且无法导出博文,不支持智能情感分析,用户只能查看该关键词对应的热度,却无法得知网友的情感动态。

基于文本挖掘的影评数据情感分析以《我和我的祖国》为例

基于文本挖掘的影评数据情感分析以《我和我的祖国》为例

基于文本挖掘的影评数据情感分析以《我和我的祖国》为例一、内容简述随着互联网的普及和社交媒体的发展,大量的文本数据涌现出来,其中包括了各种类型的评论、观点和情感表达。

这些文本数据为自然语言处理(NLP)领域的研究者提供了丰富的信息来源,也为情感分析等任务提供了有力的支持。

本文以《我和我的祖国》这部影片为例,探讨了基于文本挖掘的影评数据情感分析方法。

首先本文对影片的相关信息进行了收集和整理,包括导演、演员、上映时间、票房等基本信息,以及豆瓣评分、影评数量等评价指标。

通过对这些信息的分析,可以了解影片的基本情况和观众对其的评价。

接下来本文采用了多种文本挖掘技术,如词频统计、共现矩阵构建、主题模型等,对影片的影评数据进行了深入挖掘。

通过这些方法,可以发现影片中的情感倾向、关键词语和主题结构等信息。

本文根据情感分析的结果,对影片的情感倾向进行了解读。

同时针对影片的特点和观众的需求,提出了一些建议,以期为电影产业的发展提供参考。

1. 背景介绍:电影《我和我的祖国》在XXXX年X月上映,成为中国影史上最卖座的电影之一背景介绍:电影《我和我的祖国》在2019年9月25日上映,成为中国影史上最卖座的电影之一。

这部电影由7位导演联合执导,讲述了新中国成立70周年的历史故事,通过七个不同的故事篇章展现了中国人民在国家发展和进步中的奋斗与拼搏。

影片以真实事件为基础,情感真挚深入人心,受到了广泛的关注和好评。

在这部电影中,情感分析是一个重要的研究方向。

通过对影评数据的挖掘和分析,可以了解观众对这部电影的情感态度,为电影的传播和推广提供有力支持。

本文将以《我和我的祖国》为例探讨基于文本挖掘的影评数据情感分析方法及其在电影评论中的应用。

2. 目的和意义:通过对《我和我的祖国》的文本数据进行情感分析,探讨电影的情感表达方式以及观众对电影的情感反应随着互联网的普及和社交媒体的发展,大量的文本数据被产生和传播。

这些文本数据中蕴含着丰富的信息,如情感、观点、态度等。

社交媒体中的用户态度分析与情绪识别研究

社交媒体中的用户态度分析与情绪识别研究

社交媒体中的用户态度分析与情绪识别研究社交媒体作为信息交流和传播的重要平台,对于了解用户态度和情绪具有重要价值。

社交媒体上的用户态度及情绪识别研究旨在通过分析用户在社交媒体平台上的表达和交互行为,来洞察用户的情感状态和态度倾向。

本文将探讨社交媒体中用户态度分析与情绪识别的研究方法、应用领域和挑战。

一、研究方法社交媒体中的用户态度分析与情绪识别主要依靠文本挖掘和机器学习技术。

文本挖掘技术包括词频统计、情感词典、情感分类器等。

词频统计通过统计用户文本中各个词汇的出现频率来推测用户态度,但其受制于简单的字面意思,难以准确把握语义。

情感词典通过构建情感词典和计算文本中情感词的得分来识别情感,但其对新兴词汇或多义词的处理较为困难。

情感分类器则通过训练有标记的样本来判断文本的情感分类,但需要大量的标注数据来训练和调整模型。

机器学习技术可以通过训练数据来学习用户态度和情绪的模式,进而对未知文本进行分类和情感识别。

二、应用领域社交媒体中的用户态度分析与情绪识别研究在许多领域有着广泛的应用价值。

首先,企业可以利用社交媒体中用户的态度和情绪来了解消费者对产品和服务的反馈。

通过分析用户评论和留言,企业可以及时发现问题、改进产品,并与用户进行有效的互动。

其次,政府部门可以通过分析社交媒体上的用户态度,了解公众对政策和事件的看法,为决策提供重要参考。

此外,社交媒体中的用户态度分析与情绪识别还可以应用于舆情监测、市场调研、社会心理学研究等领域。

三、研究挑战社交媒体中用户态度分析与情绪识别也面临一些挑战。

首先,社交媒体上的文本大多简短、非结构化,包含大量的网络用语和缩写,这增加了对文本的语义理解和情感分析的困难。

其次,由于社交媒体的开放性和匿名性,用户可以使用多种方式来表达态度和情绪,这使得分析和识别变得复杂。

此外,社交媒体中存在大量的噪声信息,如广告、灌水、不实信息等,这增加了数据预处理和准确分类的难度。

另外,不同文化、语言和地域的差异也给用户态度分析和情绪识别带来了挑战。

历史名人轨迹的空间可视化与分析

历史名人轨迹的空间可视化与分析

历史名人轨迹的空间可视化与分析历史名人作为人类文明的杰出代表,他们在政治、经济、文化等多个领域留下了宝贵的印记。

研究历史名人的轨迹不仅有助于我们深入了解这些名人的生平和成就,还能从中提取社会发展与进步的客观规律。

本文将围绕历史名人轨迹的空间可视化与分析展开,通过探讨相关方法与应用,为历史研究和人类文明发展提供新的视角。

要实现历史名人轨迹的空间可视化,首先需要采集到完整、准确的数据。

一般来说,数据来源包括历史文献、考古发现、遗传基因等多种渠道。

在数据预处理阶段,我们需要对收集到的数据进行清洗、整理和归纳,将其转化为统一的格式和标准,以便后续分析。

在数据可视化方面,现代技术提供了多种工具和手段,如地理信息系统(GIS)、计算机图形学、虚拟现实(VR)等。

我们可以利用这些工具将历史名人的出生地、活动区域、迁移路线等空间信息以图形、图像、动画等形式呈现出来,使研究者能够更加直观地观察和分析历史名人轨迹的空间特征。

通过对历史名人轨迹的空间可视化,我们可以观察到这些名人在空间上的移动和分布情况。

结合相关历史背景,我们可以深入探讨这些名人之所以成为名人的原因和因素。

例如,某些历史名人在一定区域内出现频率较高,这可能与该地区的文化、经济或政治优势有关。

而某些历史名人的迁移路线则可能反映出当时社会的动荡与变迁。

通过对历史名人轨迹的分析,我们还可以探讨这些名人如何影响和改变社会。

例如,某些名人的出生地或活动区域是否对当地经济、文化产生过积极影响?某些名人的迁徙是否对地域文化交流和融合起到促进作用?这些问题都可以通过空间可视化进行分析和探讨。

历史名人轨迹的空间可视化与分析是一种新的研究方法,它可以将历史名人的生平、活动区域、迁移路线等空间信息生动地呈现出来,使研究者能够更加直观地观察和分析历史名人轨迹的空间特征。

通过这种方法,我们可以深入探讨历史名人之所以成为名人的原因和因素,以及他们如何影响和改变社会。

在未来的研究中,我们可以进一步拓展空间可视化技术的应用范围。

中心组个人调研报告

中心组个人调研报告

中心组个人调研报告1.引言1.1 概述概述部分主要对本篇中心组个人调研报告的整体内容进行简要介绍,包括调研的背景、目的以及文章结构的组成。

在这一部分,我们将向读者明确呈现出本次调研的背景和目的,以及本文所包含的各个章节和段落的内容安排。

在本篇《中心组个人调研报告》中,我们将对某一具体领域进行深入调研,旨在为中心组提供一份详尽的研究报告,以指导相关工作的决策和实施。

本报告将依次介绍调研的背景和目的、调研方法、调研结果总结以及对中心组的建议。

调研背景部分将回顾该领域的发展现状、存在的问题和亟待解决的挑战,以便为后续的调研提供一个清晰的背景认知。

调研方法部分将详细介绍本次调研所采用的方法和途径,包括数据收集、问卷调查、实地访谈等。

我们将分析调研数据,提炼核心信息,并以统计数据、案例分析等形式呈现给读者。

在结论部分,我们将对调研结果进行总结,概述所得出的核心发现和结论。

同时,我们还会针对中心组的需求和发展方向,提出一些建议和倡议,旨在为中心组在未来的工作中提供可行性建议和推进措施。

通过本篇报告,我们将尽可能客观、全面地呈现出调研的结果和结论,以期为中心组的决策提供科学依据。

本文的内容安排将按照上述目录结构进行,以确保读者能够系统地了解调研的全过程和结果。

请继续阅读后续章节,以获取更详细的调研信息和建议。

1.2 文章结构文章结构的设计是为了使读者能够清晰地了解整篇文章的内容和组织架构。

本文的结构主要包括引言、正文和结论三个部分。

引言部分旨在引起读者的兴趣,提出研究的背景和问题,并概述文章的结构和目的。

接下来的正文部分是整篇文章的核心,包括调研背景和调研方法两个主要部分。

调研背景部分介绍了为什么进行这次调研,可以提供相关数据或文献支持,以及调研的目标和意义。

调研方法部分介绍了调研所采用的具体方法和步骤,包括数据采集和处理的过程,以及调研对象和范围的说明。

最后的结论部分对整个调研进行了总结和分析,首先对调研结果进行概括和归纳,然后给出对中心组的建议和意见。

一种OA系统主题词提取算法设计

一种OA系统主题词提取算法设计


归并处理。 根据这个文字规律, 设计主题词 自 动提取模型
如图 1 所示
2 单句聚类算法
在上述主题词提取模型中 , 单句聚类是一个重要环节 , 聚类算法的优劣直接影响聚类的结果 ,从而对主题词提取 的效率与准确度产生较大的影响。 进行单句聚类 ,首先要进行单句的相似度计算 。任一 篇公文依据标点符号进行分句后得到 了 Ⅳ 个 自然语言句 子, 任一 自 然语言句子又由有限多个 自 然语言词语组成 , 使用向量空间模型 ( S 对 此进行表达 ,可以得到 Ⅳ维向量 V M)
该方 法主要处理 普通 的文 字性文 本 ,对公 文 的结 构性 文本无 法进行处 理 。文献 [] 出 了基 于语义 分析和 理 4提
解的主题提取方法 ,它需要较成熟的人工智能技术和具有较大样本空间的知识统计库 ,对公文进行一定规 则的词语、句子及语法分析并使用预定制 的分析模板 ,从公文中提取出最高权值 的信息与模板进行 比对 , 从而生成该公文的主题词。该方法对特定范围公文的提取准确度及效率极高 ,但该方法不具备人工智能 自
图 1 主题 词 自动提取 模 型图
V)( q×)。 ) ,, D,(,t ) , , ×) ( ( =( 。 ,, × , t D ( D(q D… i ) , ,( D 1 , r m × ) r N …r № j …叭 x D )
学 习能力 ,无法对 知识统 计库 之外 的公 文进行 精准 的主题词 提取 。由于本 文研 究对象 为特 定 的公 文文件 ,
收稿 日期 :2 1— 2 1 0 20 —0
基 金项 目 :国家 质检总 局科技 项 目( 1Q 0 1 2 0 K3) 0
作者简介:林钦(99 ) ,福建长乐人 ,讲师,硕士 ,主要从事信息提取、系统集成方面的研究 ,l qn22 q 0 17-,女 i i12@q _ m。 n c

互联网行业网络舆情监控方案

互联网行业网络舆情监控方案

互联网行业网络舆情监控方案第1章项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第2章网络舆情监控体系设计 (3)2.1 监控体系框架 (3)2.2 监控关键指标 (3)2.3 舆情分析模型 (4)3.3 数据采集与处理 (4)3.1 数据源选择 (4)3.2 数据采集技术 (5)3.3 数据处理方法 (5)第四章舆情分析与挖掘 (5)4.1 舆情情感分析 (6)4.2 舆情话题挖掘 (6)4.3 舆情趋势分析 (6)第五章舆情监控平台建设 (7)5.1 平台架构设计 (7)5.2 平台功能模块 (7)5.3 平台安全性与稳定性 (8)第6章舆情预警与应对策略 (8)6.1 舆情预警机制 (8)6.1.1 预警体系构建 (8)6.1.2 预警级别划分 (8)6.2 应对策略制定 (8)6.2.1 基本原则 (9)6.2.2 应对策略内容 (9)6.3 应对策略实施与评估 (9)6.3.1 实施步骤 (9)6.3.2 评估与反馈 (9)第7章舆情监控团队建设与培训 (9)7.1 监控团队组织结构 (9)7.2 监控团队职责与任务 (10)7.3 培训与能力提升 (10)第8章舆情监控项目实施与管理 (11)8.1 项目实施流程 (11)8.1.1 项目启动 (11)8.1.2 需求分析 (11)8.1.3 系统设计 (11)8.1.4 系统开发与测试 (11)8.1.5 系统部署与培训 (11)8.1.6 项目验收 (12)8.2 项目风险管理 (12)8.2.1 风险识别 (12)8.2.2 风险评估 (12)8.2.3 风险应对 (12)8.2.4 风险监控 (12)8.3 项目效果评估 (12)8.3.1 评估指标 (12)8.3.2 评估方法 (12)8.3.3 评估结果应用 (12)第9章舆情监控案例分析与启示 (13)9.1 典型案例介绍 (13)9.2 案例分析与总结 (13)9.2.1 案例一分析 (13)9.2.2 案例二分析 (13)9.3 舆情监控启示 (14)第十章未来发展趋势与展望 (14)10.1 行业发展趋势 (14)10.2 技术创新方向 (14)10.3 舆情监控在社会治理中的应用展望 (15)第1章项目背景与目标1.1 项目背景互联网技术的迅速发展和普及,我国互联网行业呈现出爆炸式增长,网络用户数量持续攀升。

基于语音交互的智能舰船模拟器语言模型设计

基于语音交互的智能舰船模拟器语言模型设计

64 C W T 中国水运 2021·03摘 要:语言模型是语音识别技术中的一个重要模块,研究语音识别技术并将其作为新的交互方式引入舰船模拟器中,将在一定程度上提高其自动化程度。

本文分析了语言模型的建模技术,搭建了舰船领域的专用语料库;采用N-Gram 语言模型建模方法建立语言模型;最后,采用困惑度评价和语音识别实验对语言模型性能进行评估,为舰船模拟器适应智能无人船的发展需求奠定了研究基础。

关键词:语言模型;语音识别;舰船模拟器;语料库中图分类号:U675.79 文献标识码:A 文章编号:1006—7973(2021)03-0064-04基于语音交互的智能舰船模拟器语言模型设计符斌,王宇星,丛龙腾,张振(中国船舶工业系统工程研究院,北京 100094)DOI 编码:10.13646/ki.42-1395/u.2021.03.021随着人工智能的发展热潮,语音识别技术在识别性能上有很大的提升[1],作为自然的交互方式融入到日常产品应用中,传统的交互方式应时而变,革命性的交互方式不断涌现出来,从鼠标键盘到触控、手势、语音、眼控等。

例如语音输入法、车载语音控制、能听懂人说话的智能家居等[2-4]。

在电子技术发展智能化的时代中,航海智能化成为一种技术发展趋势[5]。

近年来,在智能化无人驾驶船舶成为航海领域研究热点的背景下,越来越多的人工智能技术将会成为船舶智能化发展的新需求,其中包括语音识别技术、图像识别技术、无人驾驶技术等。

舰船模拟器作为我国航海教育培训的重要工具,从研发初始至今仍采用传统的鼠标键盘进行交互,操作较为繁琐,影响了用户便捷的使用。

同时,在智能无人驾驶船舶发展的初步阶段,舰船模拟器将会作为重要的方案论证工具进行建造技术分析和建设方案论证实验。

将语音识别应用于舰船模拟器中,为模拟器寻求更智能的人机交互方式,以满足智能无人驾驶船舶的高度自动化集控系统的需求。

例如在驾驶员给模拟器控制台下操纵命令时,首先通过语音识别技术识别出当前命令,然后识别出来的命令计算机进行复述,如果正确并经驾驶员确认后,控制台设备自动进行相应的操作,用户不再需要复杂的设备,通过声音操作模拟器即可方便使用,这对于航海智能化发展有一定的促进意义[6]。

4.6双字词词频统计

4.6双字词词频统计

4.6双字词词频统计双字(连续)词同现频率统计的任务是:统计给定语料中有多少个不同的字对( Character pair),每个字对各出现多少次。

例如“发展中国家的”这个汉字串中就有“发展”、“展中中国”“国家”、“家的”共5个字对,每个字对各出现了一次。

字对不一定是双字词,例如“展中”、“家的”不是词,“中国”虽然是词,但在这个汉字串中不是词。

用任一字对在语料中的出现次数,除以所有字对出现的总次数,就可以得到这个字对的频率,即双字同现频率。

如果语料规模充分大并且分布均匀,就可以根据双字同现频率和单字频率来估计其中某个汉字的条件概率。

例如,用字对“中国”的频率除以汉字“国”的频率,可以得到条件概率P(Z1=中|Z2=国),即,当后一字已确定为“国”字时,前字为“中”的可能性有多大类似地,也可以得到条件概率P(Z2=国|Z1=中),即,当前一字已确定为“中”时,后一字为“国”的可能性有多大。

如果考察汉字的条件概率时需要看更长些的上下文,就需要做三字同现、四字同现…的频率统计双字字频统计一般是为了计算单字出现的条件概率或者双字的相关性计算中必然要用到单字出现的概率,因此做双字字频统计往往同时统计单字频率,除非单字频率已经统计过。

对一个文件进行双字字频统计,仍然是循环地读出文件中的每一个汉字,登记其出现次然后查它和前面一个汉字是否在双字字表中出现过:如果已经出现,同现次数加1;否则在双字字表中插入这对汉字,并置同现次数为1。

4.6.1双字字表结构的三种方案双字字表的数据结构是一个更需要仔细斟酌的问题。

国标码汉字6763个,那么所有可能的双字有6763×6763=45738169种。

如果全部放在内存中,每种用2个字节表示同现次数,大约需要占用87兆内存。

日前的微机一般是16兆或32兆内存,面且不是全部内存都能使用。

一般的微机上用的是 WINDOWS系统,允许多个程序同时运行;如果一个程序占用太多内存,别的程序就无法运行了。

语料库——精选推荐

语料库——精选推荐

语言学的研究必须以语言事实作为根据,必须详尽地、大量地占有材料,才有可能在理论上得出比较可靠的结论。

传统的语言材料的搜集、整理和加工完全是靠手工进行的,这是一种枯燥无味、费力费时的工作。

计算机出现后,人们可以把这些工作交给计算机去作,大大地减轻了人们的劳动。

后来,在这种工作中逐渐创造了一整套完整的理论和方法,形成了一门新的学科——语料库语言学(corpus linguistics),并成为了自然语言处理的一个分支学科。

语料库语言学主要研究机器可读自然语言文本的采集、存储、检索、统计、语法标注、句法语义分析,以及具有上述功能的语料库在语言定量分析、词典编纂、作品风格分析、自然语言理解和机器翻译等领域中的应用。

多年来,机器翻译和自然语言理解的研究中, 分析语言的主要方法是句法语义分析。

因此,在很长一段时间内,许多系统都是基于规则的,而根据当前计算机的理论和技术的水平很难把语言学的各种事实和理解语言所需的广泛的背景知识用规则的形式充分地表达出来,这样,这些基于规则的机器翻译和自然语言理解系统只能在极其受限的某些子语言(sub-language)中获得一定的成功。

为了摆脱困境,自然语言处理的研究者者们开始对大规模的非受限的自然语言进行调查和统计,以便采用一种基于统计的模型来处理大量的非受限语言。

不言而喻,语料库语言学将有可能在大量语言材料的基础上来检验传统的理论语言学基于手工搜集材料的方法所得出的各种结论,从而使我们对于自然语言的各种复杂现象获得更为深刻全面的认识。

本文首先简要介绍国外语料库的发展情况,然后,比较详细地介绍中国语料库的发展情况和主要的成绩,使我们对于语料库研究得到一个鸟瞰式的认识。

一、国外语料库概况现在,美国Brown大学建立了BROWN语料库(布朗语料库),英国Lancaster大学与挪威Oslo大学与Bergen大学联合建立了LOB 语料库。

欧美各国学者利用这两个语料库开展了大规模的研究,其中最引人注目的是对语料库进行语法标注的研究。

中文关键词提取的方法与工具介绍

中文关键词提取的方法与工具介绍

中文关键词提取的方法与工具介绍随着互联网时代的到来,信息爆炸的现象愈发明显。

在海量的中文信息中,如何快速准确地提取出关键词,对于信息的分类、检索和分析具有重要意义。

本文将介绍中文关键词提取的方法与工具,帮助读者更好地理解和应用这一技术。

一、中文关键词提取的方法1. 统计方法统计方法是中文关键词提取中最常用的方法之一。

它基于词频和词性等统计信息,通过计算词语在文本中的出现频率和权重来确定关键词。

常见的统计方法有TF-IDF(词频-逆文档频率)算法和TextRank算法。

TF-IDF算法通过计算词频和逆文档频率来衡量一个词语在文本中的重要程度。

词频指的是一个词语在文本中出现的次数,逆文档频率则是指一个词语在整个语料库中出现的频率的倒数。

TF-IDF算法能够有效地提取出高频率、低文档频率的词语作为关键词。

TextRank算法是一种基于图模型的排序算法,它通过将文本中的词语构建成一个有向图,利用词语之间的关系来计算每个词语的重要程度。

TextRank算法采用迭代计算的方式,通过不断更新词语的权重,最终得到关键词。

2. 语义方法语义方法是一种基于词语之间的语义关系来提取关键词的方法。

它通过分析词语的上下文信息和语义关联性来确定关键词。

常见的语义方法有基于词向量的方法和基于知识图谱的方法。

基于词向量的方法利用词向量模型(如Word2Vec、GloVe等)将词语映射到一个高维向量空间中,通过计算词语之间的相似度来提取关键词。

这种方法能够捕捉到词语之间的语义关系,提高关键词提取的准确性。

基于知识图谱的方法则是利用大规模的知识图谱,通过分析实体之间的关系和属性来提取关键词。

这种方法能够将关键词与领域知识相结合,提高关键词的语义准确性。

二、中文关键词提取的工具1. Jieba分词Jieba分词是一款开源的中文分词工具,它能够将中文文本切分成一个个词语。

Jieba分词提供了多种分词模式,包括精确模式、全模式和搜索引擎模式,可以根据需求选择合适的模式进行分词。

人工智能视域下教师课堂教学行为分析

人工智能视域下教师课堂教学行为分析

人工智能视域下教师课堂教学行为分析作者:管彤彤张立强彭朝阳来源:《数字教育》2023年第05期摘要:人工智能赋能教育教学是当今时代与科技发展的大趋势。

本研究选取两节物理课堂教学视频,以视频中的物理教师为研究对象,基于人工智能技术采集两位教师的行为数据,运用人工智能算法进行多模态数据的识别与分析,包括Python编程辅助S-T分析法、人工智能技术对教师言语的处理,以及深度学习Yolo v5算法分析教师面部表情,再结合新课程理念下课堂教学中教师素质的评价内容,对比两位教师的数据分析结果并得出结论,帮助教师评价自身课堂教学能力、修正课堂教学行为,促进教师专业化发展。

关键词:人工智能;教师教育;课堂教学;多模态数据;深度学习中图分类号:G4 文献标志码:A 文章编号:2096-0069(2023)05-0054-08随着人工智能技术的不断升级和发展,人工智能赋能教育创新已经成为我国教育改革的重要抓手,基于证据意识的教育教学研究也逐渐引起了研究者广泛的关注[1]。

当前,教师教育实践的科学性尚有不足,对教师课堂教学的评价往往是基于人力完成,耗时耗力,缺乏量化的证据支持,而人工智能技术凭借强大的数据挖掘以及计算分析功能,能够高效采集真实数据、识别数据并分析数据间的逻辑关系,为教师改进教学提供客观的证据支撑,强化课堂教学评价对教师教学与学生学习的反馈作用,助推课堂教学的智能化创新[2]。

因此,人工智能与教育教学的深度融合将是提高教师教学能力及专业发展水平的关键途径。

目前,人工智能技术赋能课堂教学的相关研究方兴未艾,大多是利用智能手段监控课堂上学生的学习状态,以帮助教师调整和改进教学,而鲜少聚焦于课堂教学中的教师行为[3]。

课堂作为学校教育的主阵地,教师的课堂教学行为对教学质量有着巨大影响,基于人工智能技术合理且广泛地采集课堂中教师自身的多模态数据,可以为其教学反思和能力提升提供事实依据。

同时,当前的人工智能处于弱人工智能阶段[4],基于人工智能进行学科教学分析的研究更是相对匮乏。

2024年北京第二次高中学业水平合格信息技术试卷试(含答案详解)

2024年北京第二次高中学业水平合格信息技术试卷试(含答案详解)

2024年北京市西城区第二次普通高中学业水平合格性考试信息技术试卷(笔试)一、单选题(将正确答案的字母序号涂写在答题纸上。

每小题1.5分,共30分)1.数据处理后转换为相应的信息,信息提炼归纳后内化为知识;知识被人们综合运用解决问题逐渐升华为智慧。

DIKW模型(如图所示)将数据、信息、知识、智慧纳入到一种金字塔形的层次体系,每一层比下一层多赋予了一些特质。

金字塔模型共有四层,其中,数据位于()A.第一层(底层)B.第二层C.第三层D.顶层2.大数据在教育领域的应用越来越广泛,包括学生学习行为分析、教学资源优化等,下列说法正确的是()A.大数据在教育中的应用仅限于考试成绩分析B.大数据的应用会显著增加学生的学业负担C.大数据主要被用来监控学生的网络行为,以确保校园安全D.大数据可以帮助教师分析学生的表现和行为模式,进而提供个性化的学习支持3.以下关于进制及进制转换说法中,错误..的选项是()A.通常在二进制数后面加大写字母B作为标记B.十六进制的基数为16,基本数码是0到15的数字C.十进制整数转换为二进制数可采用除2反向取余法D.不同数位对应不同权值,权值用基数的幂表示4.T是一个三位的二进制数,以下表达式中一定不会..成立的是()A.T>7B.T=7C.T<7D.T<=75.计算机将模拟信号转换成数字信号再进行处理,模拟信号转换为数字信号的过程,除了采样之外,还包含()A.解压与量化B.量化与编码C.编码与编译D.解压与编译6.图像文件格式中,具有较高的压缩比,但解压后无法完全恢复原始图像数据的文件是()A.BMP B.GIF C.JPEG D.TIFF7.流程图是常用的表示算法的图形化工具。

“某停车场收费管理系统”算法中,判断停车时长的流程图可以表示为()A.B.C.D.8.枚举法是依据问题的已知条件,确定答案的大致范围,在此范围内列举出它所有可能情况的方法。

以下属于枚举算法的是()A.编程实现求解一元二次方程的根B.在一定范围内逐一尝试所有可能的组合来破解一个密码锁C.已知三角形的底和高,输出该三角形面积D.求做自由落体运动物体的位移9.用Python语言编写程序判断某同学成绩是否合格,代码如下该程序使用了顺序结构和()1score=int(input())2if score>=60:3print("pass")4else score<60:5print("fail")A.树型结构B.循环结构C.分支结构D.拓扑结构10.用Python语言编写程序判断成绩是否合格,代码如下,运行时程序报错,其中错误代码所在的行号是()1score=int(input())2if score>=60:3print("pass")4else score<60:5print("fail")A.1B.2C.3D.411.在商品生产中,已完成商品数量与目标数量的差距对比,本月生产数量与上月生产数量对比等都是某种数据分析方法的典型应用,这种分析方法是()A.对比分析法B.平均分析法C.结构分析法D.归因分析法12.有些手机需要进行指纹识别才能进入系统。

出版行业数字化内容管理平台方案

出版行业数字化内容管理平台方案

出版行业数字化内容管理平台方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 出版行业现状分析 (3)1.2 数字化内容管理平台需求 (4)1.3 项目目标与预期成果 (4)第2章数字内容管理平台架构设计 (5)2.1 总体架构 (5)2.1.1 基础设施层 (5)2.1.2 数据存储层 (5)2.1.3 业务逻辑层 (5)2.1.4 用户界面层 (5)2.2 技术选型与标准 (5)2.2.1 开放标准 (5)2.2.2 成熟稳定 (6)2.2.3 高功能 (6)2.2.4 安全可靠 (6)2.3 系统模块划分 (6)2.3.1 内容采集模块 (6)2.3.2 内容审核模块 (6)2.3.3 内容加工模块 (6)2.3.4 内容存储模块 (6)2.3.5 内容检索模块 (6)2.3.6 内容发布模块 (6)2.3.7 用户管理模块 (6)2.3.8 权限控制模块 (6)2.3.9 日志管理模块 (6)第3章内容采集与加工 (7)3.1 内容来源与采集方式 (7)3.1.1 版权合作 (7)3.1.2 网络爬虫 (7)3.1.3 用户 (7)3.1.4 内容采购 (7)3.2 内容加工与处理 (7)3.2.1 内容格式转换 (7)3.2.2 内容审核与校对 (7)3.2.3 内容标注与标签化 (7)3.2.4 内容加密与版权保护 (8)3.3 元数据管理 (8)3.3.1 元数据规范 (8)3.3.2 元数据采集与维护 (8)3.3.3 元数据应用 (8)3.3.4 元数据开放与共享 (8)第4章内容存储与管理 (8)4.1 存储方案设计 (8)4.1.1 存储架构 (8)4.1.2 存储介质 (8)4.1.3 存储接口 (9)4.1.4 数据加密 (9)4.2 数据库设计与优化 (9)4.2.1 数据库选型 (9)4.2.2 数据库设计 (9)4.2.3 数据库优化 (9)4.3 内容分类与标签管理 (9)4.3.1 内容分类 (9)4.3.2 标签管理 (9)第5章内容审核与发布 (10)5.1 审核流程设计 (10)5.1.1 审核流程概述 (10)5.1.2 审核标准 (10)5.1.3 审核时效 (10)5.2 发布策略与权限管理 (10)5.2.1 发布策略 (11)5.2.2 权限管理 (11)5.3 内容版本控制 (11)第6章内容展示与检索 (11)6.1 用户界面设计 (11)6.1.1 界面布局 (11)6.1.2 导航设计 (11)6.1.3 搜索功能 (12)6.1.4 结果展示 (12)6.2 检索引擎技术 (12)6.2.1 全文检索 (12)6.2.2 向量空间模型 (12)6.2.3 检索算法优化 (12)6.3 检索策略与优化 (12)6.3.1 用户行为分析 (12)6.3.2 检索结果反馈 (13)6.3.3 推荐算法 (13)6.3.4 检索效果评估 (13)第7章用户服务与互动 (13)7.1 用户权限与角色管理 (13)7.1.1 用户角色划分 (13)7.1.2 权限管理 (13)7.2 用户个性化推荐 (13)7.2.1 推荐算法 (14)7.2.2 推荐内容展示 (14)7.3 用户互动与评论管理 (14)7.3.1 用户互动 (14)7.3.2 评论管理 (14)第8章安全与隐私保护 (15)8.1 系统安全策略 (15)8.1.1 物理安全 (15)8.1.2 网络安全 (15)8.1.3 系统安全 (15)8.2 数据加密与备份 (15)8.2.1 数据加密 (15)8.2.2 数据备份 (15)8.3 隐私保护与合规性 (16)8.3.1 隐私保护 (16)8.3.2 合规性 (16)第9章系统集成与扩展 (16)9.1 与其他系统接口设计 (16)9.1.1 数据接口设计 (16)9.1.2 服务接口设计 (16)9.2 系统扩展性分析 (16)9.2.1 业务扩展性 (17)9.2.2 技术扩展性 (17)9.3 系统部署与运维 (17)9.3.1 系统部署 (17)9.3.2 系统运维 (17)第10章项目实施与评估 (17)10.1 项目实施计划 (18)10.1.1 项目组织架构 (18)10.1.2 项目实施步骤 (18)10.1.3 人员培训与配备 (18)10.1.4 项目进度管理 (18)10.2 项目风险评估与应对措施 (18)10.2.1 技术风险 (18)10.2.2 市场风险 (18)10.2.3 法律与合规风险 (19)10.3 项目评估与优化建议 (19)10.3.1 项目评估 (19)10.3.2 优化建议 (19)第1章项目背景与需求分析1.1 出版行业现状分析信息技术的快速发展,出版行业正面临着深刻的变革。

输入法基础词库 精简

输入法基础词库 精简

输入法基础词库精简输入法基础词库是指用于输入法的基本词汇集合,它包含了常用的汉字、词语和短语,以及一些特殊的专业术语。

输入法基础词库对于提高输入法的准确性和效率至关重要。

下面将从输入法基础词库的构建、更新和优化等方面进行探讨。

1. 输入法基础词库的构建输入法基础词库的构建是一个繁琐而复杂的过程。

首先,需要搜集大量的中文词汇和常用短语,包括日常生活、科技、医学、法律等各个领域的词汇。

其次,需要对这些词汇进行整理和分类,以便后续的输入法算法处理。

最后,需要进行人工校对和验证,确保词库的准确性和完整性。

2. 输入法基础词库的更新随着社会的发展和科技的进步,新的词汇和短语不断涌现出来。

因此,输入法基础词库需要不断进行更新和维护,以适应用户的需求。

更新输入法基础词库可以通过多种方式实现,比如利用互联网收集新词汇、利用语料库分析用户的输入习惯等。

3. 输入法基础词库的优化为了提高输入法的准确性和效率,需要对输入法基础词库进行优化。

优化的目标是提高输入法候选词的质量和排序的准确性。

具体而言,可以通过以下几个方面进行优化:(1) 词频统计:根据用户的输入频率和习惯,对输入法基础词库中的词汇进行词频统计,以提高用户常用词汇的优先级。

(2) 上下文分析:通过分析用户输入的上下文信息,对输入法基础词库中的词汇进行上下文匹配,以提高候选词的准确性。

(3) 错误纠正:对用户的输入错误进行纠正,比如拼写错误、输入顺序错误等,以提高输入法的纠错能力。

(4) 用户反馈:利用用户的反馈信息对输入法基础词库进行优化,包括用户的输入习惯、常用词汇等。

输入法基础词库是输入法系统的核心组成部分,它直接影响到输入法的准确性和效率。

构建、更新和优化输入法基础词库是提高输入法系统的关键步骤。

通过不断改进输入法基础词库的质量和功能,可以提高用户的输入体验,提高输入效率。

希望未来的输入法基础词库能够更加准确、智能和人性化,为用户提供更好的输入体验。

立场分析研究综述

立场分析研究综述

第34卷第12期2020年12月Vol.34,No.12Dec.,2020中文信息学报JOURNAL OF CHINESE INFORMATION PROCESSING文章编号:1003-0077(2020)12-0001-08立场分析研究综述刘玮I,彭鑫?,李超I,王品2,王丽宏I(1.国家互联网应急中心,北京100029; 2.中国科学院自动化研究所,北京100190)摘要:随着以微博、Twitter为代表的社交媒体的快速.发展.越来越多的用户喜欢在网上浏览热点信息.并发表自己的观点。

文场分析旨在挖掘用户对特定目标或主题(例如.事件、产品、政策、人物或者服务等)的支持、反对或者中立的态度,该研究对舆情监管、信息推荐等具有重要意义。

该文对立场分析研究开展综述,从立场分析定义,基于机器学习、深度学习及迁移学习的止场分析方法.使用的数据集三方面分别进冇•概述,并对未来的研究方向进行展雙。

关键词:立场分析;机器学习;深度学习;迁移学习中图分类号:TP391文献标识码:AA Survey on Stance DetectionLIU Wei1,PENG Xin2,LI Chao1.WANG Pin2,WANG Lihong'(1.National Internet Emergenay Center»Beijing100029*China;2.Institute of Automation,Chinese Academy of Sciences,Beijing100190,China)Abstract:The stance detection aims to identify the attitude(i.e..in favor of,against»or none)towards a given tar­get»such as an event»a product,a policy,a person»a service,etc.Mining users'stances on social media is impor­tant to public opinion monitoring and information recommendation.This paper presents a survey on stance detection:introducing the conception of stance detection,summarizing various learning based methods,and descri bing the data sets.Finally*this paper discusses the future directions of stance detection.Keywords:stance detection;machine learning;deep learning;transfer learning0引言随着以微博>Twitter为代表的社交媒体的快速发展.越来越多的用户喜欢在网上浏览热点信息,并发表自己的观点。

Python中文自然语言处理基础与实战 案例6 文本分类与聚类

Python中文自然语言处理基础与实战 案例6 文本分类与聚类

易于理解,逻辑表达式生成较简单;数据预处理要求低 ; 能够处理不相关的特征;可通过静态测试对模型进行评测; 能够短的时间内对大规模数据进行处理;能同时处理数据型 和常规型属性,可构造多属性决策树
易倾向于具有更多数值的特征;处理缺失数 据存在困难;易出现过拟合;易忽略数据集 属性的相关性
K最近邻
训练代价低,易处理类域交叉或重叠较多的样本集。适用于 时空复杂度高,样本容量较小或数据集偏斜
11
文本聚类常用算法
聚类方法各有优缺点,同聚类算法在性能方面的差异如下表所示。
聚类算法 基于层次的方法 基于划分的方法 基于密度的方法 Single-pass算法
处理大规模 数据能力

处理高维数据 能力
较强
发现任意形状 簇的能力

数据顺序敏感度 不敏感
处理噪声能力 较弱
较弱

较强
不敏感

较强


不敏感
2
文本分类常用算法
3
文本聚类常用算法
10
文本聚类常用算法
➢ 传统的文本聚类方法如下所示。 • 使用TF-IDF技术对文本进行向量化。 • 然后使用K-Means等聚类手段对文本进行聚类处理。
➢ 聚类算法主要分为以下几种。 • 基于划分的聚类算法。 • 基于层次的聚类算法。 • 基于密度的聚类算法。 • 基于网格的聚类算法。 • 基于模型的聚类算法。 • 基于模糊的聚类算法。
分类标准进行分类。 ➢ 情感分析:情感分析是对带有主观感情色彩的文本内容进行分析和处理的过程,需要对这些评论进行情感
分析时,文本分类可以帮助实现,按照不同情感将其划分为若干类。 ➢ 信息检索:采用了文本分类的方法,通过判断用户查找内容的所属类别,从该类别的信息集合中再做进一
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/** * Created by howard on 2017/8/27. */
object AKKAUtils { def getConf(ip: String, port: String): HashMap[String, Object] = { val conf = new HashMap[String, Object]() val list = new ArrayList[String]() list.add("ty.tcp" "ty.tcp") conf.put("akka.remote.enabled-transports" "akka.remote.enabled-transports", list) conf.put("akka.actor.provider" "akka.actor.provider", "akka.remote.RemoteActorRefProvider") "akka.remote.RemoteActorRefProvider" conf.put("ty.tcp.hostname" "ty.tcp.hostname", ip) conf.put("ty.tcp.port" "ty.tcp.port", port) return conf } }
采用多种方式实现词频统计
采用多种方式实现词频统计 1、利用Java程序实现词频统计 2、利用Scala程序实现词频统计 3、利用Akka和Scala实现词频统计 4、利用MapReduce实现词频统计 5、利用Hive实现词频统计 6、利用Storm实现词频统计 零、要读取的文本文件
一、利用Java程序实现词频统计
public class WordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { BufferedReader br = new BufferedReader(new new FileReader("test.txt" "test.txt")); Map<String, Integer> map = new HashMap<>(); String nextLine = ""; "" while ((nextLine = br.readLine()) != null) null { String[] data = nextLine.split(" " "); " for (String word : data) {
WcMapper接收字符串data,调用mapFunc进行处理,返回的是tuple数组arr: Array[(String, Int),于是,WcReducer接收的参数就是arr: Array[(String, Int)。 (3)创建WcInfo2,封装从WcDriver发往WcMapper的数据
object WcReducer { class ReducerActor extends Actor {
def receive = { case wif2: WcInfo2 => { val arr = wif2.arr val reduceFunc = wif2.reduceFunc val map = reduceFunc(arr)
(6)创建WcReducer
package net.hw.akka.wc import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props} import com.typesafe.config.ConfigFactory
/** * Created by howard on 2017/8/27. */
二、利用scala程序实现词频统计
package net.hw.scala.wc import scala.io.Source
/** * Created by howard on 2017/8/27. */
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = { val rx = Source.fromFile("test.txt" "test.txt") .getLines() .toList.mkString(" " ").split(" " " ") " .map((_, 1)) .groupBy(_._1) .mapValues(_.map(_._2)) .mapValues(_.reduce(_ + _)) rx.foreach(println) } }
context.actorSelection("akka.tcp://myAkkaServerSys@127.0.0.1:44442/user/reducerActor" "akka.tcp://myAkkaServerSys@127.0.0.1:44442/user/reducerActor")
! new WcInfo2(arr, reduceFunc) } } } def main(args: Array[String]): Unit = { val sys = ActorSystem("myAkkaServerSys" "myAkkaServerSys", ConfigFactory.parseMap(AKKAUtils.getConf("127.0.0.1" "127.0.0.1", "44443"))); "44443" sys.actorOf(Props[MapperActor], "mapperActor") "mapperActor" } }
(2)创建WcInfo1,封装从WcDriver发往WcMapper的数据
package net.hw.akka.wc
/** * Created by howard on 2017/8/27. */
case class WcInfo1(data: String, mapFunc: String => Array[(String, Int)], reduceFunc: Array[(String, Int)] => Map[String, Int]) { val datax = data val mapFuncx = mapFunc val reduceFuncx = reduceFp.containsKey(word) ? map.get(word) + 1 : 1); } } for (String key : map.keySet()) { System.out .println(key + ": " + map.get(key)); } } }
object WcDriver { def main(args: Array[String]): Unit = { val sys = ActorSystem("myAkkaClientSys" "myAkkaClientSys", ConfigFactory.parseMap(AKKAUtils.getConf("127.0.0.1" "127.0.0.1", "44444"))) "44444" val scan = new Scanner(System.in) while (true true) { val data = scan.nextLine(); val mapFunc = (line: String) => { val arr = line.split(" " ") " arr.map((_, 1)) } val reduceFunc = (arr: Array[(String, Int)]) => { arr.groupBy(_._1).mapValues(_.map(_._2)).mapValues(_.reduce(_ + _)) } sys.actorSelection("akka.tcp://myAkkaServerSys@127.0.0.1:44443/user/mapperActor" "akka.tcp://myAkkaServerSys@127.0.0.1:44443/user/mapperActor") ! new WcInfo1(data, mapFunc, reduceFunc); } } }
package net.hw.akka.wc
/** * Created by howard on 2017/8/27.
*/
case class WcInfo2(arr: Array[(String, Int)], reduceFunc: Array[(String, Int)] => Map[String, Int]) { val arrx = arr val reduceFuncx = reduceFunc }
/** * Created by howard on 2017/8/27. */
object WcMapper { class MapperActor extends Actor { def receive = { case wif1: WcInfo1 => { val line = wif1.data val mapFunc = wif1.mapFunc val reduceFunc = wif1.reduceFunc val arr = mapFunc(line)
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