2021级课程综合设计报告四区队六组..ipynb下载

weixin_39821228 2022-12-30 21:30:09

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2021级课程综合设计报告四区队六组..ipynb

大数据分析与综合应用课程设计作业一.ipynb

【资源说明】课程设计基于统计学方法对古诗词进行词语级建模和关系挖掘python源码+实验报告.zip 期中大作业报告目录环境搭建项目结构后端前端架构图数据挖掘算法词库提取近义词挖掘词语聚类和主题挖掘诗歌与词语的匹配度基于影响力的诗歌离线排名具体代码实现作业展示数据挖掘示例：词表数据挖掘示例：近义词数据挖掘示例：聚类和主题词数据挖掘示例：诗歌匹配度表一：只考虑近义词模型表二：只考虑主题词模型表三：综合考虑三方面因素服务端示例：FastAPI 接口前端示例主页搜索页诗歌详情页诗歌相似作品诗人详情页诗人作品知识图谱移动端页面在线演示环境搭建后端开发环境为 Python 3.8.11，可在 Python 3.7 到 3.9 上运行。离线计算部分的依赖包见 backend/lab/requirements.txt ，在线服务部分的依赖包见 backend/server/requirements.txt 。语料来自于 Github 项目chinese-poetry，出于压缩文件的原因，原始语料未包含在打包中。可以克隆此项目，置于 backend/lab/chinese-poetry 文件夹中。后端依赖于 neo4j 数据库以及 neo4j 的 gds 拓展。实际使用版本的是 neo4j 4.3.6 和 gds 1.7.2。前端开发环境为 Node.js 16.5.0，需要的依赖包见 frontend/poem-tang/package.json 。在 frontend/poem-tang 文件夹内，使用 yarn install 可一键完成环境配置。项目结构项目结构如图：后端后端分为两部分：离线计算和在线服务。离线计算负责对数据集进行清洗和分析，从古诗中提取词库，挖掘词语之间的近义词关系，评价词语和古诗的匹配度，对古诗进行排名，并将结果写入 neo4j 数据库中。这一部分运行在开发环境中，不在服务器上运行。代码见 backend/lab/process.ipynb 。在线服务运行在服务器上，负责从数据库中读取数据，并对外提供 HTTP 接口。代码见 backend/server/ 文件夹。前端前端采用 React 开发，负责从服务端提供的接口中获取数据，并向用户展示。代码见 frontend/poemtang/ 文件夹。 ├── backend # 后端 │ ├── lab # 离线计算（关系挖掘，数据库写入） │ │ ├── data # 数据集 │ │ │ └ . │ │ ├── process.ipynb │ │ └── requirements.txt │ └── server # 在线服务（读取数据库，提供接口） │ ├── _ _ init_ _ .py │ ├── graph.py │ ├── wds.txt │ └── requirements.txt └── frontend # 前端 └── poem- tang ├── src # React 页面及组件 │ ├──components │ │ └ . │ ├──scripts │ │ └ . │ ├──App.js │ └── . ├── public │ └ . ├──package.json └── . 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

同济大学电子信息与工程学院学生课后作业综合管理平台_涵盖电路分析信号与系统数字信号处理通信原理电磁场与微波技术嵌入式系统设计微处理器原理FPGA开发VHDLVer.zip

该项目是2022年数据与统计分析的Jupyter Notebook设计源码，包含26个文件，包括9个.ipynb文件、4个.sav文件、3个.pyc、.py和.csv文件、2个.pdf和.xlsx文件。这些文件涵盖了数据分析、统计计算和可视化等关键环节，旨在为用户提供全面的数据分析解决方案。

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