【摘 要】
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为协助教师详细了解毕业论文的课题分布情况,指导学生合理选择毕业论文课题,提出了一种基于机器学习的高校毕业论文课题信息分析方法.首先,对收集的论文课题信息文本进行规范
【基金项目】
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吉林省高教学会项目(JGJX2018D347),延边大学教育教学改革研究课题(延大教发[2020]35号)
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为协助教师详细了解毕业论文的课题分布情况,指导学生合理选择毕业论文课题,提出了一种基于机器学习的高校毕业论文课题信息分析方法.首先,对收集的论文课题信息文本进行规范化、去重、删除无关数据、分词等预处理,并通过人工筛选建立专业术语词典;其次,基于逆文档频率和专业术语确定特征词,利用TF-IDF算法和专业术语因子计算特征词的权重并构造归一化文档向量;最后,采用DBSCAN算法进行聚类,并采用Rand指数进行聚类评价,以此提取出Top-K高频特征词,并将其作为类簇描述的关键词.实验结果表明,该方法可有效分析论文
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