摘要：
继续进行数据采集，扩大数据采集的范围和规模，获取足够多的文本数据用于热词分析。 阅读全文
摘要：
根据数据采集实验的结果，优化网络爬虫程序，提高数据采集的效率和质量。调整数据采集的参数和策略，确保采集到的数据符合作业要求和分析需求 阅读全文
摘要：
检查采集到的数据的质量，分析数据中存在的问题，如数据缺失、格式不一致、噪声数据等，为后续的数据预处理提供依据。 阅读全文
摘要：
使用Python或者JAVA等编程语言编写简单的网络爬虫程序，对选定的数据来源进行初步的数据采集实验，获取少量的文本数据用于测试和分析。 阅读全文
摘要：
学习和掌握网络爬虫的基本原理和实现方法，了解如何遵守相关法律法规和网站的使用条款进行数据采集。 阅读全文
摘要：
确定信息领域热词分析的数据来源，可以包括新闻网站、社交媒体平台、专业论坛等。根据作业要求和研究目标，选择合适的数据采集工具和方法，如网络爬虫技术、API接口调用等 阅读全文
摘要：
通过实际的案例分析，了解不同热词分析方法和技术在实际应用中的效果和局限性，总结各种方法的适用场景和优势。 根据作业要求和实际需求，确定本次大作业采用的信息领域热词分析方法和技术，制定详细的操作流程和计划。 阅读全文
摘要：
学习和了解一些新兴的信息领域热词分析方法和技术，如基于深度学习的文本分析方法（如循环神经网络、卷积神经网络等），了解它们在处理大规模文本数据和复杂语言模式方面的优势。 研究一些开源的热词分析工具和平台，如Google Trends、百度指数等，了解它们的功能和使用方法，以及如何将这些工具与大型数据库 阅读全文
摘要：
使用Python等工具实现文本关联规则挖掘和情感分析算法，对实际的文本数据进行分析，提取出热词的关联规则和情感倾向。 总结文本关联规则挖掘和情感分析算法的结果，分析其对信息领域热词分析的意义和价值 阅读全文
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。 阅读全文
