隨著全球互聯(lián)網(wǎng)的普及,使得各種編程語(yǔ)言得以發(fā)展,導(dǎo)致了各種優(yōu)秀且穩(wěn)定的系統(tǒng)框架的出現(xiàn)。各個(gè)基于web應(yīng)用的資源管理平臺(tái)受到了各行各業(yè)的青睞,特別是教育行業(yè)的公司作為重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象。而在創(chuàng)新領(lǐng)域,出現(xiàn)了這樣的一批人。他們對(duì)新鮮的事物有著濃厚的興趣和愛好,努力通過(guò)實(shí)踐來(lái)證明自己的創(chuàng)意,并有著將創(chuàng)意變成現(xiàn)實(shí)的目標(biāo)——人們將其稱之為“創(chuàng)客”。本課題是基于web應(yīng)用的創(chuàng)客教育資源共享平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),其主要目的是為了更好地宣傳創(chuàng)新的重要性,讓更多的業(yè)者了解創(chuàng)客思想以及其產(chǎn)業(yè)特點(diǎn),推動(dòng)創(chuàng)客運(yùn)動(dòng)的發(fā)展。本篇論文的主要工作如下:（1）開發(fā)一個(gè)共享平臺(tái),為創(chuàng)客提供展示自己創(chuàng)意作品的機(jī)會(huì)。讓更多的人通過(guò)該平臺(tái)展示的作品、以及平臺(tái)用戶分享的相關(guān)學(xué)習(xí)視頻來(lái)了解創(chuàng)客。（2）對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行了初期的需求分析、可行性分析,完成了系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)、中期的詳細(xì)設(shè)計(jì),最終全部實(shí)現(xiàn)創(chuàng)客平臺(tái)的功能需求。（3）根據(jù)項(xiàng)目的需求,設(shè)計(jì)了該系統(tǒng)底層的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)以及表結(jié)構(gòu),并配置了平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的連接信息。（4）通過(guò)使用數(shù)據(jù)壓縮算法來(lái)優(yōu)化平臺(tái)傳輸數(shù)據(jù)的性能,使用文本聚類算法來(lái)實(shí)現(xiàn)作品的自動(dòng)分類,使得平臺(tái)的功能更為完善、流暢。應(yīng)公司實(shí)際應(yīng)用需求,本... 

【文章來(lái)源】：東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)在圖2-4中，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)源的統(tǒng)計(jì)，

圖 2-6 RLE 數(shù)據(jù)編碼過(guò)程如上圖 1 所示，RLE 在壓縮數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)字出現(xiàn)的次數(shù)，其中 98 出現(xiàn)了 8 次，那么在編碼的時(shí)候，就會(huì)將該重復(fù)段使用標(biāo)識(shí)字節(jié)(#)+重復(fù)次數(shù)(8)+重復(fù)單元(98)來(lái)替代。而在解碼的時(shí)候，解碼器解析到標(biāo)識(shí)字節(jié)(#)就會(huì)知道后面兩個(gè)單元對(duì)應(yīng)的含義，進(jìn)而成功地完成解碼工作。從上述對(duì)該算法的描述中可知，算法會(huì)用特殊標(biāo)記符號(hào)加上單元的重復(fù)次數(shù)以及重復(fù)單元來(lái)替換原來(lái)的連續(xù)重復(fù)段，由于新的編碼會(huì)占據(jù)源數(shù)據(jù)的 3 個(gè)位置。因此，當(dāng)某個(gè)重復(fù)單元在連續(xù)段中的重復(fù)次數(shù)小于 3 時(shí)，對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行行程長(zhǎng)度編碼反而會(huì)使得原串的長(zhǎng)度增加。而當(dāng)連續(xù)的重復(fù)次數(shù)大于或等于 3 時(shí)，使用該算法編碼會(huì)使得原串長(zhǎng)度縮減。有上述描述可知，某個(gè)連續(xù)段編碼后減少的長(zhǎng)度為： 0(0oldLength3)oldLength-3(3)lengtholdLength（3）其中 oldLength 表示的時(shí)某個(gè)單元在該連續(xù)段中的重復(fù)次數(shù)。由此可得出該段壓縮率為:

圖 2-7 算法運(yùn)行過(guò)程結(jié)合上述的 TF-IDF 以及圖 2-7 算法聚類的運(yùn)行過(guò)程，k-means 算法本聚類的過(guò)程的表述如下：（1）使用 TF-IDF 算計(jì)對(duì)所有文本進(jìn)行初始化，設(shè)置算法迭代的次以及聚類點(diǎn)的個(gè)數(shù) k（2）選取 k 個(gè)聚類初始的點(diǎn)。（均勻分開選擇，如 k=3，文件總數(shù)count * 10 / 3 (0<=count<k),則選取的點(diǎn)為 0,3,6）（3）分別算出各個(gè)文件與 k 個(gè)聚類點(diǎn)的相似度，并從中選取相似度聚類點(diǎn)作為該文件的聚類集。（4）根據(jù)聚類在每個(gè)聚類點(diǎn)的所有文件的詞語(yǔ)的 TF-IDF 值的平均來(lái)聚類集的新的聚類點(diǎn)。（5）執(zhí)行 3、4 步，一共迭代 num 次。在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行文本聚類分析的方面，k-means 是較為經(jīng)典的算法之一出現(xiàn)的很多新型的聚類算法都是在此基礎(chǔ)上的拓展和優(yōu)化。由于該算法對(duì)聚類過(guò)程簡(jiǎn)單并且快速，有著很高的效率，因此，在對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：2930482