01 2025 档案
摘要：学习文本关联规则挖掘的方法，如Apriori算法等，了解如何从文本数据中发现频繁项集和关联规则，从而发现热词之间的关联关系。 研究情感分析的基本原理和方法，包括基于词典的方法、基于机器学习的方法等，了解情感分析在热词分析中的应用，如分析热词的情感倾向。
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摘要：使用Python等工具实现文本聚类和分类算法，对实际的文本数据进行聚类和分类实验，分析不同算法的性能和适用场景。 总结文本聚类和分类算法在信息领域热词分析中的优缺点，为后续的作业选择合适的方法提供参考。
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摘要：学习文本聚类算法，如K-Means聚类、层次聚类等，了解它们在热词分析中的作用，例如将相似的文本或热词进行分组。 研究文本分类算法，如朴素贝叶斯分类、支持向量机分类等，掌握这些算法的基本原理和实现步骤。
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摘要：学习文本特征提取的方法，如词袋模型、TF-IDF模型等，理解它们如何将文本数据转换为可用于分析的特征向量。 通过实际的文本数据进行练习，使用Python、JAVA等工具实现文本预处理和特征提取的过程，观察不同方法对文本数据的影响。
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摘要：学习文本挖掘的基本概念和原理，了解文本挖掘在信息领域热词分析中的应用，如从大量的文本数据中提取出有价值的信息和知识。 研究文本预处理的方法，包括文本分词、词性标注、去除停用词等，掌握这些方法在Python等编程语言中的实现方式。
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摘要：学习和掌握一些高级的SQL查询技术，如连接查询（内连接、外连接等）、嵌套查询、分组查询、聚合函数的使用等。 通过实际的数据库操作练习，提高SQL语言的应用能力，能够熟练地编写复杂的查询语句来满足信息领域热词分析的需求。
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摘要：复习SQL语言的基本语法和功能，包括数据定义语言（DDL）、数据操纵语言（DML）和数据控制语言（DCL）。 练习使用SQL语句进行数据库的操作，如创建数据库、表，插入、查询、更新、删除数据，以及授权、撤销授权等
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摘要：掌握数据库的恢复技术，包括数据备份和恢复的方法（如全备份、增量备份、差异备份等），以及恢复策略（如基于日志的恢复、基于备份的恢复等）。 通过案例分析，了解数据库故障的类型和恢复过程，能够根据实际情况制定合理的恢复方案。
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摘要：复习数据库的完整性约束，包括实体完整性、参照完整性和用户定义完整性，理解它们在保证数据质量和一致性方面的作用。 学习数据库的并发控制和事务管理，了解并发控制的基本概念（如封锁、两段锁协议等）和事务的特性（ACID属性）
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摘要：学习数据库的设计原则和方法，包括需求分析、概念结构设计（如E-R模型）、逻辑结构设计（如关系模式设计）和物理结构设计（如存储结构设计）。 通过实例练习，加深对数据库设计的理解和掌握，能够根据给定的需求设计出合理的数据库结构。
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摘要：复习大型数据库的基本概念，包括数据库的定义、类型（如关系型数据库、非关系型数据库等）、特点等。 回顾数据库的体系结构，如分层结构（用户层、应用层、逻辑层、物理层等）和组件（数据库管理系统、数据库、数据库管理员等）。
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摘要：继续补充和完善资料收集，重点关注近年来信息领域的热门技术和趋势，以及与之相关的热词分析案例，如人工智能、大数据、云计算等领域的热词是如何产生、传播和演变的。 开始阅读部分资料，初步了解大型数据库技术在信息领域热词分析中的应用，例如数据存储、查询、挖掘等方面的作用
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摘要：开始收集与大型数据库技术和信息领域热词分析相关的资料。可以通过学术数据库（如CNKI、万方等）、专业网站（如数据库技术论坛、行业分析网站等）来查找相关资料 整理收集到的资料，按照主题（如数据库技术基础、热词分析方法、行业案例等）进行分类存放
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摘要：仔细阅读大作业任务要求，明确作业目标、内容、格式、提交时间等关键信息，确保对作业有清晰的理解。
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