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基于监督学习的网络论坛(议论话题)智能分类方法研究_开题报告

Ktbg1638 基于监督学习的网络论坛(议论话题)智能分类方法研究_开题报告一、文献综述自从1956年,美国全国计算机科学的聚集在Dartmouth College ,讨论人工智能(Artificial Intelligence)这一新的计算机科学分支。由于60多年来数学、计算机科学、物理学、生物学、工程学、逻辑学、语言学、哲学、心理学等方面的长足快..
基于监督学习的网络论坛(议论话题)智能分类方法研究_开题报告 Ktbg1638  基于监督学习的网络论坛(议论话题)智能分类方法研究_开题报告

一、文献综述
自从1956年,美国全国计算机科学的聚集在Dartmouth College ,讨论人工智能(Artificial Intelligence)这一新的计算机科学分支。由于60多年来数学、计算机科学、物理学、生物学、工程学、逻辑学、语言学、哲学、心理学等方面的长足快速发展以及进步,近些年来的互联网的超高速发展在全球范围内带来了海量的数据的堆积,为AI的到来打下的坚实基础,促使了人工智能的大幅度发展,然而全球的发展并不平衡,美国作为计算机技术发展最早的国家,以坚实的基础引领了人工智能在各个领域的发展和扩张,中国和日本在近些年来紧随其后,欧盟方面的发展以德国为代表。大的趋势虽然如此,但是在细分领域,各个地区和国家又各具特色和特点;以下分两个方面来进行综合描述。
国内研究现状
国内的人工智能方面的发展可以概括的分为两个方面学术研究、产业领域研究等。国内的技术发展、政策法规、投资热度和国内的公司运营数据等方面,在不同程度上对于国内的人工智能行业领域产生方方面面的影响。中国的人工智能主要集中在沿海一线的北京、上海、深圳,西北部地区的成都、重庆,以及其他省份地区少量企业分布。
••••••学术研究方面
分为芯片、计算机视觉、语音识别、语义识别主要集中在各大高校实验室和校企联合举办的研究院,在国内各大高校的所在区域也基本符合各大中国人工智能的区域分布。从乌镇报告中得知,北上深为中国人工智能专利分布中心,中国人工智能专利申请数集中于北京、长三角、珠三角,中西部以重庆、成都为中心。由此可以看出,不管是在教育资源、企业集中地、专利分布区域上都分布在我国经济发达,互联网生活高度普遍化、相关产业配套完善、各方面基础设施完善,等等各方面有力因素促进了人工智能各个方面的学术发展以及相关技术专利的集中。
在以上的几个方面,在社会和国家层面的都得到的大力的投资以及政策面的支持,使得先关企业和开源组织得到的资金上的有力和相应的社会效应。
•产业领域研究方面
大致为机器人、智能金融、智能医疗、智能安防、智能家居,以及无人驾驶等。产业领域依托学术和专利的有利优势,大范围的区域集结,产业相关度高。在乌镇智库报告中可以看到在企业数量、融资规模、专利申请数三个维度看,中国东部地区的北京、长三角、珠三角是产业的重心;中西部地区集中在重庆和四川。
(二)国外研究现状 
人工的长期发展来看,处于同样的初始发展阶段。以美国为例,通过《美国人工智能研究与发展战略计划》可以看出美国人工智能在行业中的重要性正在提升,影响的领域也在逐渐扩大,其所能够带来的巨大经济效益已经被人们所察觉,但这是一把“双刃剑”,带来了效益也带来了挑战。
同时在计划中做出了几点假设和期望的结果,这些先不做重点,重要的是可以看到美国把推进人工智能作为国家优先级别的战略目标任务,以此可以看出美国在人工智能方面在国家层面的坚定决心。以第三产业、衣食住行先关产业、教育、医疗、司法、国家安全为发力方向和切入口,作为人工智能的突破方向。美国政府战略计划中的7条:
长期投资AI研究
开发有效的人类和AI的协作方法
了解和解决AI的伦理、法律和社会影响
保证AI系统的安全
开发可供AI培训和测试的公共共享数据集和环境
制定标准、参照来衡量和评估AI技术
更好的理解国家AI研发劳动力需求
从以上可以看出,美国人工智能的发展,政府在其中扮演了关键的角色。
(三)国内外人工智能发展对比
“少年强则中国强”,这句话在当前人工智能高速发展的中国,则显的尤为重要,基础学科的针对性普及教育培训。人工智能全球高校前50排名,中国未列1席;
人工智能领域,中国人工智能企业虽不及美国的世界第一,但在东亚地区位列前三,在投资和融资规模方面中国都在前三之列,但是规模差距比较大。
二、^范文提纲
摘要
引言
1、网络论坛(议论话题)研究背景与意义
1.1 用户行为分析
1.2 群众行为的可预测性
1.3 企业运营的针对性活动
1.4 智能话题分类的意义
1.5 小结
2、网络论坛(议论话题)问题描述
2.1用户寻找
2.2用户画像
2.3快速定位用户群体
2.4预测行为热点
2.5小结
3、监督学习算法/技术介绍
3.1机器学习基础算法
3.2深度学习(神经网络)通用算法
3.3有监督学习
3.4无监督学习
3.5关于Python中的监督学习算法实践
4、议论话题分类仿真实验与分析
4.1准备阶段
4.2网络爬虫环境搭建
4.3 分析项目需求和并设计程序的架构和实现细节
4.4 编写爬虫程序
4.5 编写相关算法程序
4.6 测试调试程序并运行
4.7 结果释疑
4.8总结实验过程和结果
5、总结与展望

三、参考文献
[1]乌镇智库.乌镇指数 全球人工智能发展报告(细分领域篇)[Z].乌镇智库.
://h5.iwuzhen.org/pdf/AI-Report20170817.pdf .2017
[2]乌镇智库.乌镇指数 全球人工智能发展报告(投资与融资篇)[Z].乌镇智库.
://h5.iwuzhen.org/pdf/China-AI-2017-170810Z5.pdf .2017
[3]乌镇智库.乌镇指数 全球人工智能发展报告(产业篇)[Z].乌镇智库.
://h5.iwuzhen.org/pdf/AI-Report20170803.pdf .2017
[4]乌镇智库.乌镇指数 全球人工智能发展报告(框架篇)[Z].乌镇智库.
://h5.iwuzhen.org/pdf/AI-China20170726.pdf .2017
[5]曹二二.人工智能行业研究报告(上篇)[C].36氪研究院.
://36kr.com/p/5064125.html  .2017-02-21
[6]曹二二.人工智能行业研究报告(下篇)[C].36氪研究院.
://36kr.com/p/5064126.html  .2017-02-22
[7]麦肯锡.中国人工智能的发展之路[S].中国发展高层论坛. 
://.cbdio.com/BigData/2017-05/08/content_5512576.htm .2017-3
[8]AI世代.美国人工智能研究与发展战略计划[M].美国科学与技术委员会 美国网络和信息技术研究和发展委员会.
://.sohu.com/a/118826997_483389 .2017
[9]乌镇智库.乌镇指数 全球人工智能发展报告(学术与研究篇) [Z].乌镇智库.
://h5.iwuzhen.org/pdf/AI-Research.pdf .2016
[10]乌镇智库.乌镇指数 全球人工智能发展报告(精华篇)[Z].乌镇智库.
://h5.iwuzhen.org/pdf/AI-Summary.pdf .2016
[11]乌镇智库.乌镇指数 全球人工智能发展报告(框架篇)[Z].乌镇智库.
://h5.iwuzhen.org/pdf/AI-China20170726.pdf .2017
[12]艾瑞咨询.2017年中国人工智能产业专题研究报告[A].艾瑞咨询集团.
://mini.eastday.com/a/170406115539316.html .2017







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