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      大数据分析与应用研究生课程

      课程名称:大数据分析与应用

      一、课程编码:

      课内学时:32 学分:2

      二、适用学?#35889;?#19994;: 计算机专业硕士

      三、先修课程:

      四、教学目标

      通过?#31350;?#31243;的课堂学习与应用案例,建立科学的大数据观,掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术,熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具,提升大数据的综合应用能力。?

      五、教学方式

      ??? 课堂学习、研讨班与应用实践

      ? ? 上课地点: ?#26412;?#29702;工大学 研究生楼103教室, 针对研究生一年级的硕士生

      六、主要内容及学时分配

      课件:

      大数据分析与应用课程说明

      第1讲-大数据智能概述

      第2讲-JZSearch语义精准搜索引擎

      第3讲-机器学习与结构化数据挖掘

      第4讲 NLPIR大数据语义分析

      第5讲 知识图谱关键技术

      第6讲 社会化新?#25945;?#20256;播与分析

      第7讲 大数据应用实践

      2016级、2017级课件与小组展示 PPT 下载地址: ?https://github.com/Dr-Kevin-Zhang/Big-Data-Analysis-and-Application-Course/?

      2018级 研讨班内容:

      深度学习:10月11日 ?A组??B组

      大数据平台架构:10月18日 ?A组??B组

      汉语分词:10月25日 ?A组??B组

      文本分类与聚类:11月1日 ?A组? 11月8日 ?B组

      情感分析:11月8日?A组? 11月15日 ?B组

      热点话题发现:11月15日 ?A组? 11月22日 ?B组

      不良信息发现:11月22日 ?A组? 11月29日 ?B组

      短文本分析:12月6日 ?A组??B组

      知识图谱:12月13日 ?A组? 12月20日 ?B组

      社交网络分析:12月20日 ?A组? 12月27日 ?B组

      2018级 课程大作业(前三组为评优组):

      1-陈婉月-杨敏-范德宝-天线宝宝搜索引擎

      2-姜庆鸿-刘子宇-刘宏玉-基于Seq2Seq的深度学习文本自动摘要

      3-王朝阳-刘?#23376;?古文本自动句读

      4-杨可-韩东成-马宇林-大数据纵览ofo共享单车的兴亡史

      5-朱远武-金瑞-秦博文-GNMT机器翻译模型实现与分析

      6-刘俊艳-利用机器学习神经网络模型结合高斯描述器计算Pt的基态

      7- 白璠-牟鑫-吕光奥-基于LSTM的影评感情倾向分析系统

      8-张心阳-任建国-巩卫参-圣经问答QA

      9-余维航-柯楚雯-郑泉斌-基于微博的情感分析方法对比

      10-郭学良-胡光怡-基于Attention机制的BiLSTM新闻主题分类

      11-康驻关-赵晋锋-戴云鹏-葫芦娃兄弟电影速推系统

      12-王琴瑶-王柯云-马冰-基于CNN的电影评论情感分析

      13-喻云飞-唐宋古诗数据集处理及诗人风格分析

      14-冯超群-姜欣雨-会吐槽的对话机器人——Teasing-Chat-bot

      15-赵堃宇-李欣悦-刘影-基于用户协同过滤的歌单推荐系统

      16-谷睿-杨晓雅-恶意代码检测

      17-张宗毓-滕博文-张海波-告台湾同胞书智能分析

      18-杨晓雷-刘江涛-赵鹏飞-唐家三少网络小说套路分析

      19-陈凌-蔡静轩-钱云冲-推荐与预测分析小程序

      20-陈潇雅-吉梦瑶-?#25806;?#23159;-基于文本挖掘的中国古诗词分析

      21-刘思杰-古仁华-刘向昆-基于文件卷积神经网络的电影推荐算法

      22-王梦圆-汪安平-惠宁-基于Char-RNN模型的诗歌自动生成系统

      23-王宇-梁?#24335;?李志文-热点事件挖掘与可视化分析系统

      24-徐元超-杨洋-仲泰乐-滴滴出行数据分析对比:成都VS西安

      25-周月阳-熊啸楠-钟豪-基于hadoop的蛋白亚细胞区间检索系统

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      七、考核与成绩评定

      平时研讨,期终大作业加综述答辩考核

      八、参考书及学生必读参考资料

      1. 张华平,高凯,黄?#21451;?span lang="EN-US">,赵燕平.大数据搜索与挖掘[M].?#26412;?#31185;学出版社,2014.5ISBN:978-7-03-040318-6

      九、大纲撰写人:张华平

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