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论文聚类最新视觉报道_国内免费的文献网站(2024年12月全程跟踪)

内容来源：安定传媒所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

论文聚类

机器学习与大数据分析可视化大作业指南 𐟚€ 机器学习与大数据分析可视化大作业指南 𐟑‰𐟑‰𐟑‰秒回机器学习回归分类聚类数据分析可视化异常检测数据挖掘大数据期末作业实验报告模型调优数据结构 python 绘图数据分析可视化数据结构等 𐟓… 截止日期：2024年9月23日 𐟓‚ 文件夹名称：Python大数据分析数据建模可视化分析期末作业论文 𐟓 目标：完成本科硕士期末大作业论文，涵盖数据结构、算法、机器学习代码复现，目标检测、多分类、线性回归、时间序列分析。 𐟓ˆ 可视化工具：Xgboost、Lightgbm、RNN、LSTM、Attention Transformer等。 𐟓Š 主要内容： Python大数据分析数据建模与可视化机器学习代码复现目标检测、多分类、线性回归、时间序列分析 Xgboost、Lightgbm、RNN、LSTM、Attention Transformer等模型应用 𐟓š 附加信息：请在规定时间内提交作业，逾期将无法修改。作业需包含所有所需内容，确保质量。祝大家顺利完成大作业！

年轻人如何看待婚姻？一项深度研究论文题目：Marital Meaning: Exploring Young Adults’ Belief Systems About Marriage 发表期刊：Journal of Family Issues（2006）内容概括：通过定性内容分析，我们对527名大学生的婚姻信仰体系进行了深入探讨。采用验证性因子分析和聚类分析法，我们发现婚姻制度对不同年轻未婚成年人的意义是多维度的。具体来说，我们可以将其划分为五个维度：婚姻的特殊地位与中性选择：年轻人对婚姻的看法，认为它是一种特殊的关系，还是仅仅是一种中性选择。自我实现与责任：婚姻对个人成长和自我实现的意义，以及在婚姻中需要承担的责任。相互性与个体性：婚姻中的相互关系与个体独立性的平衡。浪漫主义与实用主义：年轻人对婚姻的浪漫主义情怀与现实主义态度的结合。角色层次与角色并行：在婚姻中，角色的层次性和并行性，以及这对个人身份的影响。通过这些维度，我们将参与者分为三类，证明了年轻人对婚姻信仰体系的复杂性。可借鉴之处：符号互动主义：一个人如何定义或理解事物，会指导他与之相关的行为。与婚姻相关的认知过程（人们如何感知和处理与婚姻相关的信息）与婚姻功能相关，因为它们可能会影响人们与婚姻相关的行为。社会变迁的影响：当代社会正在经历相对重大的转变，这可能会影响人们对婚姻相关问题的看法和体验，使人们对婚姻相关认知过程的理解变得更复杂。家庭环境的影响：童年时期与家庭成员的互动在塑造个体对亲密关系的看法方面发挥了重要作用。早期的家庭经历和受家庭主观价值影响的环境有助于个体形成稳定的图式，这些早期的图式可以跟随个体进入婚姻。在情感混乱的家庭中长大、被卷入父母纠纷、和/或感受到更多父母恐吓的年轻人对婚姻的态度和感受更消极。全面调查的意义：这种对婚姻意义广泛而全面的调查有助于揭示当代婚姻意义信仰体系的复杂性和多样性。通过这些研究，我们可以更深入地理解年轻人对婚姻的看法和体验，为婚姻研究和干预提供更多参考。

如何规划毕业论文初稿？𐟓š 最近真是被毕业论文搞得头大，12月13日开始动笔写论文，期间还经历了博士面试和阳康。1月10日提交了盲审稿，幸运的是没抽到盲审，查重率也还算可以。今天就来分享一下我写毕业论文的一些小心得吧。 ⚠️首先，硕士一般有两个毕业节点，分别是3月和6月。临近毕业的小伙伴们一定要注意提交论文的时间哦！比如在上海交通大学，答辩前六周需要提交毕业论文。如果你是3月份毕业，那1月中旬就得提交论文了。前期准备拟table contents：先列一个目录大纲，和导师讨论一下这个大纲是否合理。改写目录：按照导师的要求改写目录，最终论文的线索就是目录内容的扩写。第一部分：绪论（文献综述）绪论，也叫文献综述，这部分非常考验你的文献调研能力。我一般会用Pubmed、web of science和Scopus这三个网站。最近还发现了一个叫赛特新思的网站，这个网站类似AI检索，只要输入关键词就能像聚类分析一样检索到许多相关文献，推荐给大家！𐟑 第二部分：研究内容第二部分开始写自己的研究内容，分为六个方面：引言、材料、方法、结果与分析、讨论、本章小结。材料方法部分：可以参考本实验室师兄师姐的论文，但方法的小标题一定要简洁，区分于结果分析部分。我当时就被导师批评过，说我的方法写得像结果小标题一样𐟘⣀‚所以方法一定要简洁！比如“点突变验证某某酶的关键位点”，如果写方法小标题，直接写“点突变”就行，后续的解释说明部分不用过多赘述。讨论和小结：很多人可能不能很好地区分讨论和小结的内容。简单来说，讨论主要针对实验数据的延伸，小结主要是总结本章研究结论。讨论可以从以下几个方面展开：1.我们的实验或结果存在什么问题或者有何突破；2.与前人相比，我们的结果有何创新之处；3.我们的结果有何实际意义，会带来什么影响，对其他研究可能有什么借鉴或启发。写作建议全文一定要把握一个逻辑，你要思考你写的这句话和上下文有什么衔接之处，没有作用的话就删掉。我在写作过程中就碰到过觉得自己写的某句话非常好，但其实和上下文没啥关系，最后还是被导师挑出毛病。所以自己要多思考几遍，当断则断。写作规范写作应规范，避免口语化。这样能让你的论文看起来更专业。这次就先分享到这里吧！有机会再分享一下我怎么查重和一些格式问题吧！𐟓

Citespace综述难发？五因揭秘！在考察了555篇使用Citespace的文献综述论文后，我们发现国内学术界对科学研究新方法和工具的需求日益增长。Citespace因其简单易用、支持多种数据库格式、能绘制多种图谱、可视化效果好、信息量大且易于解读等优点，吸引了各领域的研究人员。然而，从已有的研究成果来看，仍然存在一些问题。数据集的完整性和准确性不足𐟓Š 国内一些论文在描述数据来源时不够清晰，缺乏对筛选标准的说明。例如，文中没有解释为什么选择这些数据、这些数据是否能够全面回答研究问题。导师在初稿时就对文章数据的规范性和可重复性提出质疑，即其他学者是否能够根据研究路径得出类似的数据，并通过Citespace得出相似的结果图。此外，还关注了数据的说服力。功能选择与问题不匹配𐟔犨䚥…𓤺ŽCitespace计量分析的中文核心文献只是基于数据的浅显分析，与文献综述的目的和要求相距甚远。导师反复强调，文献综述的目的是帮助初学者快速了解某一领域的研究发展和结果，这不仅仅限于对作者数量、核心作者或国家、机构关注度的对比。虽然有对关键词进行共现、聚类、时间线/区、突现视图的解读，但仅沿着图谱脉络叙述现状，没有进行深入分析其关联。图谱解读不足𐟓ˆ 图谱解读是Citespace文献综述中的一大挑战。如何规范解读图谱？图谱提供了哪些内容用于深层次剖析？这些都是让人头疼的问题。接触这个软件半年的时间里，最让我头疼的是关于图谱的解读。图谱美观度不够𐟎芥›𞨰𑧚„美观度主要表现在结构过于拥挤，节点和标签的大小不匹配。这不仅影响了图谱的可读性，也降低了其吸引力。图谱信息缺失𐟓‘ 图谱信息缺失主要表现在使用版本节点和连线数量不清，阈值选择不明了（缺失左上角的图谱信息）。这使得读者难以理解图谱的含义和价值。图谱绘制效果缺乏评估𐟓Š 在555篇论文中，我们没有找到一篇论文利用聚类模块性指数q值和聚类轮廓性指数s指来评估图谱聚类效果。这表明对图谱绘制效果的评估还不够重视。综上所述，虽然Citespace在文献综述中具有强大的功能，但由于以上原因，使用Citespace的文献综述难以再发表。希望这些发现能为未来的研究提供一些参考和启示。

全国大学生数学建模竞赛赛前准备与选题攻略 ### 赛前准备 𐟓š 加强训练：写作队员可以阅读往年获奖的优秀论文，重点学习论文的思路、文字表达和排版。建模队员需要了解各种模型的特点和应用场景。编程队员可以多做一些算法编程和数据爬虫的练习。资料准备：准备各类书籍和软件，如Matlab和优秀论文集。准备好论文写作模板，以便在比赛中快速套用，节省时间。确保所有需要的软件都已安装好，如Matlab和Origin。国赛选题指南 𐟌 问题分类：优化&规划：0-1规划、线性规划、多目标规划预测：时间序列、灰色预测、模糊预测、神经网络分类：简单分类、聚类、神经网络评价：层次分析、综合评分、综合指数数据处理：插值、拟合、回归、标准化、降维（主成分分析）题型分析： A题：偏向物理/工程类，专业性较强，有标准答案。需要根据物理定理使用微分方程和偏微分方程模型，采用模拟软件求解。非本专业不建议选择。 B题：题型不定，范围较广，可能涉及物理类、运筹优化类或多目标规划类。 C题：偏向经营/统筹/统计/数据分析类，赛题较开放易读懂。如为运筹优化类问题，一般没有严格的最优解，结果合理即可。选题建议： A题专业性较强，涉及较为深入的理工科知识。如果团队没有该专业的队员或者专业知识储备不足，不建议选择。拿到赛题后可以先查找资料或者遍历手边的资料库，选择支撑资料比较多的题目。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。排除题目都看不懂的题和背景都看不懂的题。若问题背景描述的语句都读不懂，则优先排除。有些大体能读懂、具体名词不明白的，可先搜索查明关键词意义再考虑。定题策略：少数服从多数。先查资料文献，优先考虑资料较多的题目，包括书籍、知网、百度、谷歌等。啥都不会，尽量选C题，起码题目较易读懂。尽量开赛后当晚定题，不要轻易换题。万一做到一半发现做不出来，即使瞎编也要完成一整篇论文交上去。希望这些建议能帮助你在全国大学生数学建模竞赛中取得好成绩！𐟓ˆ

𐟓Š问卷数据分析的几种方法 𐟤”写论文时遇到问卷分析，是不是感觉有点迷茫？别担心，今天就来给大家普及一下问卷数据分析的常用方法！ 1️⃣ 描述性统计分析：这是最基本的分析方法，可以简单描述数据的基本特征，如平均数、标准差等。 2️⃣ 探索性数据分析(EDA)：这种方法可以帮助我们更深入地了解数据，发现其中的规律和异常值。 3️⃣ 假设检验：包括T检验、ANOVA、卡方检验等，用于验证我们的假设是否成立。 4️⃣ 多变量分析：如多元线性回归、logistics回归等，可以同时考虑多个自变量对因变量的影响。 5️⃣ 信效度分析：这是非常重要的一步，可以确保我们的问卷数据可靠且有效。 6️⃣ 因子分析/主成分分析：通过这种方法，我们可以将多个复杂的变量简化为几个综合因子，便于解释和理解数据。 7️⃣ 聚类分析：在因子分析的基础上进行，可以将数据分为几个不同的类别，便于我们进行分类研究和比较。 𐟓Œ当然，具体使用哪种方法还需要根据研究目的和数据特点来决定哦！希望这些方法能帮到你，让你的论文更加精彩！𐟎‰

我真牛突然就想到了一个聚类的好方法不管好不好用反正很好懂比那些论文好懂多了，

20篇大模型微调论文，带你领略AI前沿 𐟓š 探索大型语言模型微调的奥秘，我们为您精选了20篇前沿论文，带您深入理解人工智能语言处理的最新进展。 𐟔 这些论文从多个角度出发，全面研究大型语言模型的微调技术，揭示了在实际应用中如何解锁这些模型的巨大潜力。 𐟑袀𐟔젦— 论您是科研人员、工程师，还是对人工智能充满好奇的探索者，这些论文都将为您提供全新的视角，拓宽对语言模型微调的认识。 𐟌 从传统的关键词匹配到语义搜索引擎的创新，从文本分类到聚类的深度探索，这些论文将带您穿越语言AI的时空隧道，领略大型语言模型的惊人魅力。 𐟓– 通过这20篇精选论文，您将深入了解如何精细调整这些模型，以及它们在实际场景中的卓越表现。

每日CV论文27𐟔劧𛏨🇤𚆤𘀥‘觚„调整，今天终于回归正轨，继续分享每日的CV论文！虽然今天浏览的论文没有特别吸引我，但还是回头看了看昨天的两篇。 1️⃣ 多样性鼓励的聚类算法 𐟓ˆ 来自玛丽女王大学的研究，评分4分。这篇文章提出了一种基于diverse clustering的改进算法。Diverse clustering是通过训练多个head来进行ensemble learning，而本文通过优化不同head之间的相似度，使其不低于某个阈值，来保证ensemble的多样性。这个阈值是通过计算不同head聚类结果的mutual information来自动决定的。整个算法非常自洽和明了，能够轻松应用于多种不同的diverse clustering backbone（论文中测试了十一种）。我觉得这是一个不错的研究方向。 2️⃣ CLIP Prior引导的少量学习 𐟓š 来自港城大和港中大的研究，评分3分。这篇文章通过优化CLIP模型在下游任务训练集上的分布，包括inter-class similarity和inter-class variance，来提取出和训练集最有关的特征维度，从而实现高效而robust的transfer few shot learning。作者还提出了APE，通过一系列复杂的相似度计算将提取出的特征维度应用于下游任务。所谓的“复杂的相似度计算”真的很复杂，涉及到训练数据、测试数据和文字prompt的三方互动，感觉需要花一番精力才能彻底理解。APE的变体APE-T则是通过加入可训练的residual来调控相似度计算的过程。实验方面看起来也很solid，不过我个人对这种完全依赖复杂预训练模型的representability的方法不是很感冒，所以就扣掉一分吧。希望这些分享对大家有所帮助！

中医数据挖掘论文，轻松掌握！嘿，中医界的同行们！你们是不是对数据挖掘在中医研究中的应用感到好奇？今天我就来给大家分享一下如何写一篇中医数据挖掘类的论文，让你轻松掌握这一研究方法！𐟚€ 明确研究目的与问题 𐟎斥…ˆ，你得明确你的研究目的和要解决的科学问题。比如说，“基于数据挖掘技术探索中药复方治疗失眠的用药规律”。这样明确的目标能指导你后续的数据收集和分析工作。数据收集与预处理 𐟓Š 数据来源：你可以从中医临床数据库（比如中国知网、万方、维普等）、医院数据库（名老中医、国医大师病例库）、古籍文献（如《伤寒杂病论》、《神农本草经》、《临证指南医案》）、名医医案（蒲辅周医案）、中国专利复方数据库等地方获取数据。数据清洗：这一步很重要，要去除重复、错误、不完整的数据，确保数据质量。数据标准化：对中药名称、疾病名称等进行统一规范，便于后续分析。选择合适的数据挖掘方法 𐟔犦 𙦍 的研究目的选择合适的数据挖掘方法。比如，关联规则挖掘可以找出中药之间的配伍规律；聚类分析可以发现疾病类型的亚群；网络药理学可以预测中药的作用机制等。工具运用：利用数据挖掘软件（如古今云医案平台、中医传承计算平台、SPSS聚类分析、SPSS Modeler关联规则、R语言）进行数据分析及可视化。模型构建与验证 𐟛 ️（部分适用）构建模型：基于数据挖掘技术构建分析模型，如关联模型、聚类模型、预测模型等。验证模型：使用独立数据集或临床实验数据对模型进行验证，确保其可靠性和有效性。结果分析与讨论 𐟓š 结果呈现：用图表、表格等形式直观展示挖掘结果。深入分析：结合中医理论对结果进行解释和讨论，探讨其背后的机制和意义。对比研究：与前人研究进行对比分析，指出本研究的创新点和不足。总结与展望 𐟔€𛧻“研究发现，提出对中医临床实践的指导意义和未来研究方向。比如，“本研究揭示了某中药复方治疗失眠的核心药物组合，为临床治疗提供了新思路”。注意格式与规范 𐟓š 最后，别忘了按照学术论文的格式要求来撰写你的论文哦！包括标题、摘要、关键词、引言、方法、结果、讨论、结论等部分都要齐全且规范。好啦，中医数据挖掘类论文的写作要点就介绍到这里啦！希望这些秘籍能帮助你在学术道路上越走越远！𐟒ꀀ

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